¿Qué papel debe jugar la IA en la universidad?

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🖥️ En 1974 cambié la regla de cálculo por una HP-35. Recuerdo que nadie salió a defender la regla. No hubo debates, ni comisiones, ni manifiestos: la transición fue inmediata. Medio siglo después, la llegada de la inteligencia artificial a las aulas de ingeniería está provocando justo lo contrario. Hay desconcierto, discusiones interminables y muy pocas certezas.

📰 Acabo de leer un artículo en Semiconductor Engineering que comparto al final del post. Reúne a profesores de Purdue, Cornell o ETH Zúrich y a responsables de Intel o Synopsys. Me quedo con cinco ideas:

1.- La IA no rebaja la exigencia al científico y al ingeniero, la eleva. Su valor está en saber si lo que produce la máquina es correcto, incompleto o falso.
2.- Para juzgarlo hacen falta física y matemáticas. Sin fundamentos, la IA acelera los desastres tanto como el progreso.
3.- En la ETH Zúrich lo denominan «La ilusión de competencia»: un estudiante pide al modelo que le explique cómo se forma una heterounión y recibe una respuesta impecable. Siente que lo ha entendido, pero no lo ha entendido. Se ha ahorrado precisamente el esfuerzo que construye la intuición física. Quienes enseñamos dispositivos semiconductores sabemos lo que cuesta que esa idea se asiente, y sabemos también que no hay atajo que valga.
4.- Si la IA puede resolver sola todos los problemas de una asignatura, quien tiene que cambiar es la asignatura. Eso pasa por exámenes orales, laboratorios y defender en voz alta lo que uno sabe.
5.- Nadie tiene aún la respuesta, pero prohibir la IA no tiene sentido.

🔎 Vuelvo a mi HP-35. La regla de cálculo te obligaba a saber dónde iba la coma, porque el orden de magnitud lo ponías tú. La calculadora te daba diez dígitos exactos, pero seguías necesitando saber si el resultado tenía sentido. Quizá la transición fue tan pacífica porque la máquina solo hacía las cuentas y el razonamiento seguía siendo nuestro. Esta nueva herramienta razona, o al menos lo parece. Por eso la pregunta ya no es qué sabe hacer la máquina, sino qué tienen que seguir sabiendo hacer los científicos y los ingenieros. Y en esa pregunta, me temo, los profesores tenemos más deberes que nuestros alumnos.

👉 El artículo en cuestión: https://lnkd.in/egit_qAe

Publicado por Ignacio Mártil de la Plaza

Soy Doctor en Física (1982) y Catedrático de Universidad (2007) en el área de Electrónica. Realizo mi actividad docente e investigadora en la Universidad Complutense de Madrid, de carácter marcadamente experimental, en el campo de la física de los semiconductores. Soy especialista en propiedades eléctricas y ópticas de estos materiales, así como en dispositivos electrónicos y opto-electrónicos basados en ellos, siendo mi principal objetivo en la actualidad el estudio de conceptos avanzados en células solares. Mi trabajo científico se concreta en los siguientes indicadores principales: soy co-autor de más de 160 artículos científicos publicados en revistas de alto impacto de ámbito internacional; he presentado más de 100 Ponencias en congresos internacionales; he participado y participo, como Investigador Principal o como miembro del equipo investigador, en 25 proyectos de investigación financiados con fondos públicos en concurrencia competitiva; he dirigido 7 Tesis Doctorales; finalmente, soy evaluador de publicaciones (“referee”) de 15 revistas científicas internacionales. Fuera del ámbito académico, tengo un blog personal de divulgación científica en el diario Público, (“Un poco de ciencia, por favor”); soy colaborador de El País, OpenMind, El Confidencial, El Periódico de la Energía, etc. En las Redes Sociales, tengo perfiles en Instagram, Twitter, YouTube y Facebook, en este último caso, con más de 775.000 seguidores.

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