Esta investigación intenta abrir el debate sobre la posibilidad que ofrece la Inteligencia Artificial en la educación superior en América Latina. Las preguntas iniciales que nos hicimos, derivadas de la lectura del documento final de la Conferencia Internacional sobre Inteligencia Artificial y la Educación de la UNESCO, del 16 al 18 de mayo pasado, fueron si existe la posibilidad de que la IA nos ayude a enseñar en la carrera de Arquitectura y cuáles son los desafíos a los que nos enfrentamos.
Históricamente, la formación del arquitecto ha sido mediante el modelo educativo incitativo ABP (Aprendizaje Basado en Proyectos), con énfasis en la reflexión filosófica en el área creativa y con modelos normativos en el área técnica. Para ello, se usan modelos gráficos descriptivos, explicativos y predictivos.
El ABP se basa en una conversación que es hablada y dibujada. Se diseña de esta forma en paralelo y a esto se lo llama “lenguaje del diseño”. En el ABP, las imágenes son instrumentos mediadores de apoyo visual al conocimiento. Y entonces surgen interrogantes: ¿puede crear la IA imágenes que cumplan estas condiciones? ¿Puede el estudiante tener un tutor IA? ¿Cómo afecta la IA a la educación universitaria? Cuál es el invento argentino que conquistó a Silicon Valley.
Propusimos realizar una experiencia con IA e imágenes para evaluar esta cultura convergente. La finalidad fue observar si la aplicación de IA a las combinaciones de imágenes de entrada y estilos podía llegar de manera totalmente autónoma a distinguir, descomponer, analizar y aprender de una imagen. ¿Cómo? Por medio del uso de la capacidad que posee el sistema en la actualidad para interpretar el mensaje gráfico, e inferir una nueva imagen de arquitectura dada, recreando condiciones y características de la obra del artista plástico seleccionado, como experiencia de arte digital generativo.
Algunos resultados muestran exactitud en la imagen obtenida, verificando de este modo la convergencia del procedimiento. En otros, sustituye colores y reemplaza por límites similares, respeta superficies originales y genera la división al estilo de la obra de referencia, además de reproducir los reflejos. En otros casos, se obtienen detalles constructivos inexistentes y aparecen brillos que no estaban en la imagen original pero sí en el estilo.
Desde el punto de vista informático, se realizaron las experiencias empleando tecnología de medianas prestaciones tanto para las fotografías como para el procesamiento, a fin de evidenciar que estas posibilidades no son privativas de laboratorios de alta complejidad. Si podemos crear las imágenes que utilizamos para nuestro discurso lingüístico a partir de la convergencia de inteligencia artificial, big data y machine learning, ¿cómo afectaría esto nuestra producción? ¿Podemos generar cambios a partir de esta cultura convergente?. La inteligencia artificial ya logra diagnósticos médicos más precisos que los especialistas.
Indudablemente, estamos frente a una articulación o cambio de paradigma. El camino está iniciado. La temática impacta transversalmente a un sinnúmero de disciplinas en las que habrá que profundizar. Esta primera aproximación nos dejó muchos resultados promisorios y respuestas interesantes. Pero lo más prometedor es que abrió más interrogantes y desafíos en cada una de ellas. Coincidiendo con Alan Turing, es justo decir: “Solo podemos ver poco del futuro, pero lo suficiente para darnos cuenta de que hay mucho por hacer”.
Adriana Granero – Directora asociada al Grupo de Investigación y Docencia en Computación Aplicada al Diseño de la Facultad de Arquitectura y Urbanismo de la Universidad de Belgrano, en coautoría con Ricardo Piegari.
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