¿hacia el quanticismo?: el futuro de la informática cuántica al servicio del aprendizaje

8/3/2019 ¿Hacia el Quanticismo?: El futuro de la informática cuántica al servicio del aprendizaje

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Conectivismo y Aprendizaje informal

PEC - 4 -

¿Hacia el Quanticismo?: El futuro de la informática cuántica

al servicio del aprendizaje

Joan Simon Pallisé

Barcelona – 15 de febrero de 2012



________________________________________________________________________PEC4 ___QUANTICISMO ________JOAN SIMON ________

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IntroducciónalQIntroducciónalQIntroducciónalQIntroducciónalQuanticismouanticismouanticismouanticismo

La conocida Ley de Moore nos indica que la potencia de los microprocesadores

utilizadosenlacomputaciónactualseduplicacada18meses.Yasíhasidodurante

los últimos cinco decenios. Pero los expertos dicen que existe un límite y esta

arquitecturasepuedecolapsarenunos15-20años.Esporelloqueseharátardeo

tempranonecesariobuscarunremplazoo,directamente,unasustitucióntecnológica.

Larespuestaparecequepuedenserlosordenadorescuánticosordenadorescuánticosordenadorescuánticosordenadorescuánticos.

Lainformáticacuánticasebasaenlafísicacuántica,aprovechandolaspropiedadesde

lamecánicacuánticayalgunasfuncionesnotablesdelaestructuraatómica.Labase

teóricasubrayaque,endeterminadascondiciones,algunosdelosátomosonúcleos

puedentrabajarjuntosenformadebitscuánticosmásconocidoscomo“qubitsqubitsqubitsqubits”.Los

qubits, además, no se basan en la naturaleza binaria de la informática tradicional.

Mientras que las computadoras tradicionales codifican la información en bits que

utilizannúmerosbinarios,yaseaunainformación0o1,ysólosepuedehacercálculos

enunconjuntode númerosa la vez, las computadoras cuánticas con una seriede

estadosmecánicoscuánticostalescomodireccionesdespindeloselectronespodría

representarunacombinacióndelosdosopuederepresentarunnúmeroqueexpresa

queelestadodelqubitsesitúaentre1y0,ounasuperposicióndemuchosnúmeros

diferentesalavez.Porelloseadmitequeun"qubit"puedecontenerunnúmeroinfinito

de valores y pueden realizar ciertos cálculos

exponencialmentemásrápidoquelosordenadores

convencionalesactuales.Secreequeestosfuturos

dispositivospuedenmanejarmúltiplesoperaciones

al mismo tiempo y consiguen factorizar grandes

númerosdelordende10.000vecesmásrápidoque

los ordenadores más rápidos de hoy en día. Un ordenador cuántico es,

potencialmente,muchomáspoderosoqueunordenador clásicodelmismo tamaño.

Así,con eluso desólouna únicaunidad deprocesamiento,unordenador cuántico

puederealizaroperacionesmúltiplesenparalelo.Aunquehayobstáculosgigantescos

parasuperar-porejemploladecoherenciacuántica -loscientíficosestánconvencidos

queestoseráposibleenalgúnmomentodelfuturoamedioplazo.

Cabe indicarque la computación cuánticano esadecuadapara tareas talescomo

procesamiento de textos o correo electrónico, pero es ideal para tareas como la

criptografía, el modelado o la indexación de bases de datos enormes. Hasta el

momentonohayaúnaplicacionescomercialessobrelacomputacióncuántica,conla

salvedaddelacriptografía.Lasclavessecretasbasadasenalgoritmosdecifradoson

fácilmenteasequiblesporlacomputacióncuántica.

Elpotencialqueseabreenelámbitodelaeducaciónconlacomputacióncuánticaes

enorme. Aunque los microprocesadores actuales son menos “inteligentes” que

cualquierdiminutoinsecto,losavancesenlacomputacióncuánticaylatransferencia

de información usando átomos envez desilicio podría revolucionar elcampo de la

“InteligenciaArtificial”yconellolamaneracomoseenseñaycomoseaprende.




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LaLaLaLaM MM Minería inería inería ineríadeD deD deD deDatos atos atos atos :unabanicodeposibilidadesfuturasenlaeducación:unabanicodeposibilidadesfuturasenlaeducación:unabanicodeposibilidadesfuturasenlaeducación:unabanicodeposibilidadesfuturasenlaeducación

Sienalgoestadeacuerdotodoelmundoesenelcrecimientoexponencialdedatose

información que circula por Internet. Muchos de estos datos nos corresponden al

interactuarnosotroscon lasmáquinasa travésdel trabajo,delestudio,deaspectos

más lúdicos o de cualquier quehacer diario. Estos datos acaban encerrando unainformación muy valiosa sobre nuestramanera de ser que podrían ser extraídos y

analizados en tiempo real mediante enormes sistemas informáticos. De las

innumerablesaplicacionesfuturasdelacomputacióncuántica,muyprobablementela

llamada Minerí Minerí Minerí Minería de Datos,a de Datos,a de Datos,a de Datos, oDatamining en inglés, sea una de los aspectos más

interesantesasociadosaprocesosdeenseñanza-aprendizaje.

La minería de datos se define como un conjunto de técnicas y/o tecnologías que

permitenexplorarenormesbasesdedatos,demanerasemiautomáticao totalmente

automática,conelobjetivodeencontrartendenciasopatronesrepetitivosquepuedan

explicar el comportamiento del conjunto de datos analizados en un contexto

determinado. Muchas de las actuales plataformas LMS contienen registros con

enormesrepositoriosdedatos.Lamineríadedatosjuntoalosnuevosalgoritmosde

búsquedaligadosalaInteligenciaArtiInteligenciaArtiInteligenciaArtiInteligenciaArtificialficialficialficialyalasredesneuronalespuedeofrecernos,

enunfuturo,unabanicodenuevasposibilidadesenlaeducacióna todoslosniveles.

Atendiendoqueelconectivismotienesusraícesenele-learning ,esmuyprobableque

muchosdelosfactoresqueafectenalosnodosdondeseencuentralainformaciónse

veanpotenciadossobremaneraconeldevenirdelaeracuántica.Amododefuturibles

secitanacontinuacióntresescenariosdefuturosusosdelacomputacióncuántica.

1.1.1.1.----ElanálisisdelaprendizajeElanálisisdelaprendizajeElanálisisdelaprendizajeElanálisisdelaprendizaje

A través de la interpretación de una amplia gama de datos producidos por los

estudiantes en su aprendizaje formal, informal y no formal, se podrá evaluar el

progreso académico y predecir con suficiente fiabilidad el rendimiento académico

futuro. Los datos se deberán de recopilar a partir del máximo de fuentes posibles

mediante las acciones explícitas de los estudiantes, tales como completar tareas,

autoevaluaciones y cualquier tipo de actividad llevada a cabo relacionada con el

aprendizaje. De manera específica, se enfatizará en las acciones tácitas deinteraccionessociales,losforosdediscusiónyotrasactividadesrelacionadasconlas

redes sociales. El objetivo final del análisis del aprendizaje es permitir a las

institucioneseducativasyalosdocentesadaptarlasoportunidadeseducativasanivel

delanecesidadycapacidaddecadaestudiante.

Elanálisisdelaprendizajesefundamentaenaprovecharelpoderdelosavancesenla

minería de datos, interpretación, y modelado para mejorar la comprensión de la

enseñanza y el aprendizaje, y para adaptar con mayor eficacia la educación al

individuo.ActualmenteelanálisisdelaprendizajeenlosLMSrespondealaspeticiones

de rendicióndecuentasen las plataformas virtuales y suobjetivoesaprovechar la

grancantidaddelosdatosproducidosporlosestudiantesenactividadesacadémicas




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pero sólo en entornos cerrados. Con el aumento del procesamiento de datos e

información de la computación cuántica, se podrá analizar la gran cantidad de

información acerca de los estudiantes en una forma que permitiría observar los

patronesdeaprendizajecontenidosenmúltiplesdatoscomplejos.

AdemásdelosdatosdelosdiferentesLMSutilizados,sehaceimprescindibleanalizar

otros factores relacionados con el ambiente de aprendizaje y los conocimientos

adquiridosatravésdelaprendizajeinformal.Factoresmáspersonalesdelasmétricas

sobre habilidades como la creatividad, el liderazgo y la innovación son también

indicadoresimportantesdelacalidadgeneraldelaprendizajeydelrendimientofinalde

los estudiantes. Solamente el análisis complejo asequible mediante computación

cuántica de esta amalgama de indicadores diversos, atenderá eficazmente las

necesidades de aprendizaje y adaptará la instrucción adecuada más idónea en

beneficiodelalumno.

2.2.2.2.TuTuTuTutorespersonalizadosymundosvirtualesdeaprendizajetorespersonalizadosymundosvirtualesdeaprendizajetorespersonalizadosymundosvirtualesdeaprendizajetorespersonalizadosymundosvirtualesdeaprendizaje

Lamayorpartedepsicopedagogosadmitenquelosestudiantesaprendendemuchas

maneras:diferentesyquelohacenmásrápidoymejorsiseencuentranacompañados

entodomomento.Peronosóloelaprendizajeadmitemuydiversasformas,sinoque

también los métodos de enseñanza son muy variados. Algunos docentes prefieren

leer, mientras otros se centran en demostraciones, otros les gusta debatir, otros

prefieren centrarse en principios, otros resaltan la memorización y otros la

comprensión. Es por ello que en el proceso de enseñanza-aprendizaje actual, la

eficaciadeéstaestaráenfuncióndelacompatibilidadentreelestilodeaprendizajede

cadaestudianteyeltalantedeenseñanzadesuinstructor.

Con la implosión de la minería de datos y el análisis de aprendizaje será posible

disponer de tutores virtuales personalizados a nuestro estilo de aprendizaje que,

además,se“materialicen”enunmundovirtualquizásconfuturastécnicasholográficas

dealtadensidad.

Lavirtualizacióndeestostutoresdentrodeunainterfazgráficaquesimuleunambientedeaprendizajepara la realizacióndediversasactividadesdocentes,permitirá enun

futuropróximoquelosalumnossereúnanvirtualmenteeinteractuarentresíatravés

de personajes o avatares. Ello ya es posible actualmente a través de diversas

experienciasenSecondLife ,perolagrandiferenciaradicaráendisponerdetutores

personalizadosadaptadostotalmenteanuestramaneradeaprender.

La implementación de nuevos mundos virtuales tridimensionales acomodados a la

enseñanza para apoyar los procesos de aprendizaje, será una estrategia que

aprovechalosatractivosdelosSeriousGames parafavorecerunainteracciónconel

conocimientocientíficodeformamásproactiva.Enestosentornos“inmersivos3D”o




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metaversosacompañadosconsu tutor personalizado, losestudiantes podráncrear,

explorar, investigar e interactúan con el conocimiento mientras se desarrollan en

comunidadesvirtualesdealtoimpactoestético.Ladisponibilidaddegrancantidadde

recursos que se ofrecerán adaptados a cada uno, conllevará un mayor grado de

motivaciónqueconlaeducacióntradicional,siendounaestrategiafavorecedoraala

hora de promover sapiencia, pero también aspectos más clásicos como el trabajo

colaborativo.

3.3.3.3.----EldEldEldElderrumbedelasberrumbedelasberrumbedelasberrumbedelasbarrerasidiomáticasarrerasidiomáticasarrerasidiomáticasarrerasidiomáticas

Aunquequizásparezcaunaspectomenor,confrecuencialasdificultadesparaseguir

un determinado aprendizaje en un curso con idioma diferente del utilizado

habitualmente, suele acarrear barreras algunas veces infranqueables. No se trata

solamentedeconocerconfluidezelinglescomolenguajecientífico;cadavezmás,ensegúnqueámbitos,esfácilencontrarcursosmuyinteresantesenalemánoenchino

dadosudespegueeconómicoactual.

Tambiénesciertoqueenelúltimodeceniosehaavanzadomuchoenlatraducción

automáticaysimultáneaentiemporeal,pasandodetraduccionesliteralesdevocablos

a arquitecturasmuchomás complejas y con observación semántica para alimentar

procesosdetraducciónmásricosenconocimientos.

La potencia del análisis de datos que proporcionará en el futuro la computación

cuántica,facilitará laconcrecióndeuna"transparencia idiomática"nuncavistahasta

ahora. Las personas podrán adherirse al contenido en su propio idioma con

independenciadesuprocedencia,ytodaslasplataformasdeaccesoesconderán,por

defecto, traducciones automatizadas ya sea mediante unnavegador o de cualquier

otra aplicación.Todo elprocesode traducción será transparente e invisible para el

usuario final. Ello implicará que la traducción automatizada afecte también a

interaccionesmáslábilescomoelchat,lasredesmóvilesylosflujosdedatosdelas

propiasredessociales.

Seespeculaquelastecnologíascuánticaspropiciaranunenormeflujodeintercambio

de datos lingüísticos y la minería inteligente de datos que, finalmente, serán los

artífices de los avances que impulsarán la transparencia lingüística mediante la

comparaciónentiempo realdecontextos de lenguaje. Enormes bases dedatosde

expresiones como base de comparacióndepatrones lexicográficos permitirán a los

ordenadores decidir de manera plausible cómo eliminar la ambigüedad de una

locuciónconcretaenuncontextoconcreto.Encontrargirosgramaticalesymodismos

dentro de contexto con extrema rapidez, para que las máquinas “comprendan” la

intencionalidadsemánticadeundocumento,mejorarála calidaddelastraducciones

automáticashastalímitesinimaginables.Porúltimo,otroproblemaquesesolucionará

seráeldeperfeccionarel tratamientodeidiomasconmorfologíascomplejas(árabe,

chino,etc.)oconpalabrasdeorigennoindoeuropeo.




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ConclusionesConclusionesConclusionesConclusiones

Existeuntotalconsensoenqueloquemejorcaracterizaalmundoeducativomoderno

es el uso intensivo de la tecnología al servicio del aprendizaje. Es tan amplia su

penetración en las instituciones educativas que es difícil encontrar algún ámbito

(gestión, formación, investigación o transferencia) en que se prescinda de ella. Ademásentrelosalumnosseconcibeunniveldedependenciatal,queparamuchos

yaresultainimaginableestudiarsinlaayudadedispositivosinformáticos.

Aunqueenlosúltimosañoslapotenciadelosmicroprocesadoreshacrecidosinparar,

la computación tradicional parece que tiene un límite marcado por la propia física

clásica.Losexpertosintuyenquelasoluciónpasaráporadelantarsealumbralcrítico

delafísicadelbit(sistemabinario)yempezarapensarenlamecánicacuánticadel

“qubit”dondeelmovimientoeinteraccióndelaspartículassubatómicasesdistintoal

actualdenuestromundocotidiano.

Según algunos investigadores, el futuro de la informática está en novedosas

tecnologías cuánticas, con capacidades, tanto de procesamiento como de

almacenamiento, infinitamente mayores que las actuales. Si ello fuese realidad,

conllevaráenel campo dela educaciónunenorme abanicodeposibilidadesdonde

destaca, por la dificultad de su implementación actual, las técnicas de minería de

datos.Elanálisismasivodemúltiplesdatosdediversosentornoseducativos,permitirá

avances en el análisis de aprendizaje individual, la existencia de tutorías

tridimensionalespersonalizadasyelderrumbefinalde lasbarrerasidiomáticasenun

escenarioeducativoqueseadivinatansorprendentecomoapasionante.

Para citar este documento, puedes utilizar la siguiente referencia:SIMON, JOAN (2012). “¿Hacia el Quanticismo?: El futuro de la informática cuántica al servicio del aprendizaje” . Curso Conectivismoy aprendizaje informal. PEC-4, Postgrado de Redes Sociales y Conocimiento Compartido – UOC– (Artículo en línea). [Fecha deconsulta: dd/mm/aa]. < http://joansimon.net/UOC/quanticismo.pdf >.

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