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¿Puede la IA evaluar su próxima prueba?

¿Puede la IA evaluar su próxima prueba?

Esa década de datos es lo que impulsó el nuevo experimento de la universidad en inteligencia artificial.

La Dra. Finn y su equipo construyeron una red neuronal, un sistema matemático que puede aprender habilidades a partir de grandes cantidades de datos. Al encontrar patrones en miles de fotos de gatos, una red neuronal puede aprender a identificar a un gato. Al analizar cientos de enlaces antiguos, puede aprender a reconocer palabras habladas. O, al observar la forma en que los profesores asistentes califican las pruebas de codificación, puede aprender a calificar esas pruebas por su cuenta.

El sistema de Stanford pasó horas analizando ejemplos de exámenes semestrales antiguos, aprendiendo de una década de posibilidades. Entonces estaba listo para aprender más. Con solo algunos ejemplos adicionales del nuevo examen que se ofreció esta primavera, pudo realizar rápidamente la tarea que tenía entre manos.

“Ve todo tipo de problemas”, dijo Mike Wu, otro investigador que trabajó en el proyecto. “Para que pueda adaptarse a problemas que nunca antes había visto”.

Esta primavera, el sistema proporcionó 16.000 comentarios y los estudiantes aceptaron los comentarios el 97,9 por ciento de las veces, según un estudio de investigadores de Stanford. En comparación, los estudiantes estuvieron de acuerdo con los comentarios de los instructores humanos el 96,7% del tiempo.

El Sr. Pham, un estudiante de ingeniería de la Universidad de Lund en Suecia, se sorprendió de que la tecnología funcionara tan bien. Aunque la herramienta automatizada no pudo evaluar uno de sus programas (presumiblemente porque escribió un fragmento de código diferente a todo lo que la IA había visto), sí identificó errores específicos en su código, incluido lo que se conoce en programación. y las matemáticas como un error en el poste de la cerca y sugerencias sobre cómo solucionarlos. “Rara vez se obtiene una retroalimentación tan bien pensada”, dijo Pham.

La tecnología fue eficaz porque su función estaba definida con mucha precisión. Al realizar la prueba, el Sr. Pham escribió código con objetivos muy específicos, y había muchas formas en que él y otros estudiantes podían equivocarse.

Pero con los datos correctos, las redes neuronales pueden aprender una serie de tareas. Esta es la misma tecnología fundamental que identifica rostros en las fotos que publica en Facebook, reconoce los comandos que envía a su iPhone y traduce de un idioma a otro en servicios como Skype y Google Translate. Para el equipo de Stanford y otros investigadores, la esperanza es que estas técnicas puedan automatizar la educación de muchas otras formas.

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