PERTSONOK ERABERRITZEKO SENTITZEN DUGUN OINARRIZKO BEHARRA

Berregiteko gogo horri helduta, Walter Gropius arkitekto berlindarrak eskola bat sortu zuen. Eskola horretan, gizarteari laguntzeko funtsezkoak izango ziren bi adar batu zituen, artea eta diseinua. Bauhaus (esanahia: “eraikuntzaren etxea”) izena jarri zion bere arkitektura eta sorkuntzari buruzko ideiak batzen zituen eskola horri. Gaur egun 100 urtetik gora dituen arren, oraindik abangoardia sinbolotzat ezagutzen da, izan ere, begirada berri honek, diseinu erabilgarria sustraitzat izanik, behar bati erantzuna eman zion. Espiritu berritzaile hori eredutzat hartzen dugu oraindik. Zuloan sartuta eta gogogabetuta zegoen gizarte batek aurrera egiteko gaitasuna duela erakutsi zigun, mundu guztiaren esfortzu eta adimena bateratuz, gizarte oso bat eraberritu daitekeela.

Bauhausaren antzeko testuinguru batean, guk ere, gizarte moduan, eraberritzeko behar hori sentitzen dugu. Gure testuingurua Usain Bolten abiaduran doan bitartean, gu suabe, suabe, su-su-suabe goaz.

IZAN ERE, NOIZ IZAN ZEN ZERBAIT BERRIA IKASI ZENUEN AZKEN ALDIA?

Gure azken iraultza digitalizazioaren eskutik etorri da; hasiera berri batetik. Laugarren industria iraultza ez da soilik kontzeptu berriak sortzeaz eta definitzeaz arduratzen, horrez gain, gure bizitzetan barneratzen ditu kontzeptu horiek. Horren adibide da RPA (prozesu robotikoen automatizazioa), guztiok erabiltzen baitugu posta elektronikoak bidaltzeko prozesu automatizatu hau.

Klaus Schwab-ek, Munduko Foro Ekonomikoaren (WEF) presidenteak, 2016an termino hori aurkeztu zuenetik, funtsezko estrategia bezala ikusten da nazio eta pertsona ororen aurrerapenak sustatzeko. Hala ere, mundu horretan mugitzen ez garenoi, urrun geratzen zaigun kontzeptua da, beldurra ere ematen digu batzuetan. Izan ere, lehen aldia da gure eredu sozioekonomiko eta produktiboa gure gaitasun kognitiboekin lehiatzen dela.

ZERGATIK BELDURTZEN GAITU HORREK?

50. hamarkadaren amaieran, lehen ordenagailuak agertzen hasi zirenean (kasualitatea ote?) psikologia kognitiboa garatzen hasi zen. Informazioa prozesatzeko orduan gure gorputzak jarraitzen dituen prozesu mentalak aztertzen zituen adarra zen psikologia mota hori. Begiak eta ahoa zituen ordenagailu bat bezala, pentsamenduaren, esperientziaren eta zentzumenen bidez, ezagutza eta ulermena eskuratzen eta prozesatzen ikasten genuela ulertzen hasi ginen. Beraien helburua, gizakion CPUak ingurua nola hautematen zuen deskubritzea zen, eta ondorioz, baita nola garatzen zituen gaitasunak arazoak konpondu eta oroitzapenak biltzeko.

Bakoitzak bere erara ikasten du. Horregatik, munduan dauden pertsonalitate guztiak beste ikaskuntza-teoria daude, guztiak beraien jarraitzaile eta haterrekin, noski.

Orduan, zer ote da ikastea? Konplexutasunetan sartu gabe esan dezakegu gizakiak patroiak antzemanez ikasten duela. Fenomeno bat behatzen dugunean (informazioa jasotzen dugunean), beste zerbaitekin erlazionatuz fenomeno hori ulertzen saiatzen gara (ezagutza bihurtzen dugu).

Goel Gaurav-ek, storytellerra eta datuen zientzian eta ingeniaritzan aditua denak, honako hau adierazi zuen:

“Gizakiaren ikasketa prozesua hurrengoa da: lehenik behaketa fasea dago, ondoren patroi bat identifikatzen dugu, patroi hori azaltzen duen teoria bat sortzen dugu (eredua) eta, azkenik, teoria hori probatzen dugu, behaketarekin bat datorren edo ez egiaztatzeko.”

Betidanik entzun izan dugu hizkuntza bat baino gehiago jakinez gero askoz errazagoa dela beste guztiak ikastea. Zergatik da hori, ordea? Zer zerikusi du txinerak alemanierarekin? Sagarrak madariekin konparatzea beste da lehen begirada batean. Hala ere, “Bigarren hizkuntza bat ikasteko patroiak ikasteko gaitasuna behar da” artikuluak (Association for Psychological Science-en Psychological Science aldizkaritik aterata) dioenez, hizkuntzen artean patroiak antzemateko gaitasunari lotuta dago.

Ram Frost Unibertsitate Hebrearreko psikologo eta ikertzailearen aurkikuntzetako baten arabera, patroiak identifikatzeko probetan emaitza onenak zituzten ikasleek askoz errazago ikasi zuten hizkuntza (hebreera, kasu honetan) seihilekoaren amaieran.

Izan ere, gure garunak bidezidorrak ere behar ditu, Gaurav-ek bere artikuluan esaten digunaren arabera:

“ikaskuntza behaketa-multzo batean patroi bat ematen duen eredu bat da. Patroirik ez badago, ez dago marinelik, ezta ikasketarik ere”.

Horrela ikusita, badirudi ez gaudela adimen artifizialetik hain urruti, ezta? 50. hamarkadako pentsamenduetara buelta egingo bagenuke makina hauen prozesu kognitiboak ulertu ahal izateko, konturatuko ginateke machine learningak (ML) gure antzeko prozesuak erabiltzen dituela. Kasu honetan ere, makinek informazioa ezagutza bihurtzen dute.

Mekanismo horiek nola funtzionatzen duten jakitea ezinbestekoa da MLean. Izan ere, eremu horretako algoritmo eta teknika oro hiru multzo handitan banatzen dira ikaskuntza-paradigmen arabera sailkaturik: gainbegiratua, ez-gainbegiratua eta errefortzuzkoa izan daiteke.

Lehenengoan begia jarriz gero, esan dezakegu ikasketa modu honek sarrera eta irteerako aldagaien arteko erlazioak aurkitzen ikasten duela. Gizakiak bezala, makinak ere aurretik behaketaren beharra du, hau da, datuen (ondo sailkatuak eta etiketatuak) beharra du. Horrela, zein emaitza lortu nahi dugun erakusten diogu, honek hasierako balioa zein den ikasi dezan.

Imajina dezagun zenbaki segida bat dugula aurrean, non 1 zenbakiarentzat 2 emaitza dugun, 2arentzat 4a, 4arentzat 8a eta 8arentzat…? Bai, asmatu duzu, 16a. Kasu honetan, zure garunak behaketa bat jakintza bihurtu du. Hizkuntza berri bat ikastearen antzera, erlazio bat sortu duzu sarrerako eta irteerako aldagaien artean, erantzuna, sarrerako balioa bider bi egiteak emango dizula behatu baituzu. Teknika hau, gure garunean hain erroturik dagoena, ikaskuntza gainbegiratuaren sustraia dugu.

Momentu honetan, badirudi adimen artifizialak oporretako koadernoa eginez ikasten duela eta laster gu baino azkarrago joateko gaitasuna izango duela berak nahi duen edozein eremutan.

ZERGATIK EZ GAITU BELDURTU BEHAR HORREK?

Ezin dugu ezer egin makinen kontra. Makinak etengabe ikasten ari dira eta gizakiak baino askoz errazago eta bizkorrago erlazionatzen dituzte aldagaiak, gu baino hutsegite gutxiago eginez. Hala ere, makina hauei ahalik eta etekin handiena ateratzeko oso garrantzitsuak gara. Automatizazioaren paradoxetako bat dugu hori, hain zuen ere: zenbat eta efizientzia handiagokoa izan sistema automatizatua, hainbat eta garrantzitsuagoa da gizakiaren ekarpena.

Onartu dezagun, Will Hunting eta NASAko Katherine Johnson ere ez lirateke gauza izango adimen artifizialaren kalkulu-abiadura, datuen prozesaketa edota horien analisia hobetzeko.

Zorionez, gizakiak beti du zerbait gordeta ustekabea eman eta abantaila ateratzeko. Ikaskuntzaren psikologiari buruzko apunteak birpasatzean ikusten dugu Bloom-en ikaskuntzaren teoriak argitzen duela azaldutakoa. Nahiz eta hau ere teoria konduktista eta kognitiboetan oinarritzen den, pertsonen ikasteko prozesua informazioa jaso, prozesatu eta gordetzea baino haratago eramaten du.

Ikasketaren helburuak hiru eratara sailkatzen ditu teoria horrek: ezagutza, afektibitatea eta psikomotrizitatea, baina lehenengoan zentratzen da gehienbat. Taxonomia kognitiboak ahal den guztia atera nahi dio ikasleari, helburu kognitibo batzuk betetzeko asmoz (6 helburu, hain zuzen ere), baina ahalmen intelektualak, afektiboak eta psikomotrizitatekoak kontutan izanda:

1. Ezagutza, prozesatutako informazioa gogoratzeko gaitasuna (disko gogor on bat).
2. Ulermena, informazioa (datuak) ulertu eta interpretatu (etiketatzea eta sailkapena) dezakegun zerbaitetan bilakatu.
3. Erabilera, ikasitakoa modu praktikoan erabili (mezu elektroniko bat spam-a den edo ez modu automatikoan antzematea, irudiak bereiztea edota gaixotasun bat detektatzea).
4. Analisia, ikasitakoa zatitu, hipotesiak garatu eta kontrastatu (ereduak sortu, patroiak identifikatu eta jakintza sortu).
5. Sintesia, jasotako informazioa baliatuz eredu labur bat sortzea, ikasitakoaz bestelakoa.
6. Ebaluazioa, irizpide edo iritzi arrazoitu batean oinarrituta kritikoak izatea, balio-sistema bat kontuan hartuta.

kus dezakegunez, laugarren puntura arte adimen artifiziala klaseko ikasle jakintsuena izan daiteke. Hala ere, gizakien ezaugarriak behar dira sortu eta ebaluatzeko. Automatizazioaren paradoxara itzuliz, ikus dezakegu gure lagun artifizial horrek guk baino abantaila handiagoa duela informazioa azkarrago prozesatzen eta zehatzagoa izaten, haren errore-marjina txikiagoa da; baina abantaila horri probetxua ateratzen jakinez gero, gai izango gara, beti ikasten dabilen erreminta horrekin lehiatu beharrean, ahal dugun guztia ateratzeko eta profesional hobeak izateko. Eta zergatik ez, guretzat lan egiten jarri ditzakegu.