Comenzar proyectos propios de Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) podía parecer intimidante pero Teachable Machine (Máquina de Enseñanza) lo ha hecho posible. Se trata de una herramienta basada en la web que lo hace rápido, fácil y accesible para todos.
Y es que las personas están usando la Inteligencia Artificial (IA) para explorar todo tipo de ideas: identificar las raíces del mal tráfico en Los Ángeles, mejorar las tasas de reciclaje en Singapur e incluso experimentar con el baile.
Kyle Phillips, tecnólogo creativo del Laboratorio Creativo de Google, ha recordado que la primera versión (octubre de 2017) de Teachable Machine permitía que cualquiera enseñara a su computadora a reconocer imágenes usando una cámara web.
“Para muchas personas, era la primera vez que experimentaban cómo es entrenar su propio modelo de Aprendizaje Automático: enseñarle a la computadora cómo reconocer patrones en los datos (imágenes, en este caso) y asignar nuevos datos a las categorías”.
Desde entonces, en el Laboratorio Creativo de Google han escuchado a muchas personas que quieren llevar sus modelos de Máquina de Enseñanza un paso más allá y usarlos en sus propios proyectos.
Es por eso que ha anunciado Teachable Machine 2.0, que le permite al usuario entrenar su propio modelo de Aprendizaje Automático con solo hacer clic en un botón.
La nueva versión no requiere codificación y permite exportar el modelo de ML a sitios web, aplicaciones, máquinas físicas y más. Se ha conocido que Teachable Machine 2.0 también puede reconocer sonidos y poses, como si se está de pie o sentado.
Haciendo proyectos de ML
En el Laboratorio Creativo de Google han colaborado con educadores, artistas, estudiantes y creadores de todo tipo para descubrir cómo hacer que la herramienta sea útil para ellos y poder lograr proyectos de ML.
Blakeley H. Payne, investigador de Educación; y sus compañeros de equipo, por ejemplo, han estado utilizando Teachable Machine como parte del plan de estudios de código abierto que enseña a los estudiantes de secundaria sobre IA, a través de una experiencia práctica de aprendizaje.
Blakeley dijo que los padres, especialmente de las niñas, a menudo le dicen que sus hijos están nerviosos por aprender sobre la IA porque nunca antes han codificado.
“Me encanta usar Teachable Machine en el aula porque les permite a estos estudiantes ser diseñadores de tecnología sin el temor de ‘nunca he hecho esto antes’”.
Pero, Kyle Phillips ha puntualizado que la herramienta no es solo para enseñar a crear proyectos de ML. Comentó que Steve Saling, un experto en tecnología de accesibilidad, la ha utilizado para explorar la mejora de la comunicación para las personas con problemas del habla.
Yining Shi, por su parte, ha estado utilizando Teachable Machine con sus estudiantes en el Programa de Telecomunicaciones Interactivas en NYU para explorar su potencial para el diseño de juegos.
Y, además, en Google la han estado utilizando para facilitar la construcción de máquinas de clasificación física, de acuerdo a lo publicado por Phillips en su entrada de blog.
Usos de Teachable Machine
Se puede usar Teachable Machine 2.0 para reconocer imágenes, sonidos o poses. El usuario puede subir sus propios archivos de imagen o capturarlos en vivo con un micrófono o una cámara web.
“Estos ejemplos permanecen en el dispositivo y nunca abandonan su computadora, a menos que elija guardar su proyecto en Google Drive”.
Teachable Machine, con el clic de un botón, también entrenará un modelo basado en los ejemplos que ha proporcionado el usuario. Se ha enfatizado que todo el entrenamiento ocurre en el navegador, por lo que todo queda en la computadora de la persona.
Igualmente se puede probar y ajustar. “Juega con tu modelo en el sitio para ver cómo funciona. ¿No es de tu agrado? Ajusta los ejemplos y mira cómo funciona”.
Otro aspecto que se debe resaltar es que los modelos de proyectos de ML que crean los usuarios funcionan con Tensorflow.js, una biblioteca de código abierto para el Aprendizaje Automático de Google.
“Puede exportarlo para usarlo en sitios web, aplicaciones y más. También puede guardar su proyecto en Google Drive para que pueda continuar donde lo dejó”.
Desde el Laboratorio Creativo de Google se ha invitado a las personas a sumergirse en la creación de proyectos de ML y se han ofrecido algunos enlaces útiles de instrucción e inspiración.
Esto incluye un video instructivo con los primeros pasos con la Máquina de Enseñanza en el tren The Coding, tutoriales para principiantes (reconociendo las frutas, las posturas o los sonidos que se hacen), planes de lecciones con el currículo de educación de ética de IA del MIT por Blakeley H. Payne (grupo de pobots personales, Laboratorio de medios de MIT).
También ofrece un plan de lección de Teachable Arcade por Ryan Mather y proyectos de computación física (Tiny Sorter, basado en Arduino, y Teachable Sorter, basado en Coral).
Además, los usuarios pueden enviar una línea con sus pensamientos e ideas al Laboratorio Creativo de Google, así como publicar lo que hacen con Teachable Machine 2.0.
