Искусственный интеллект, который уже работает в системе образования

Блоги / Алексей Артамонов: Искусственный интеллект в образовании

Курс валют предоставлен сайтом old.kurs.com.ru

Слова о том, что искусственный интеллект вовсю захватывает сферу образования, могут повергнуть в ужас человека, который про этот термин узнал из фильмов про Терминатора, испугался и решил больше никогда не лезть в это. Конечно же я нарочно использовал слово «захватывает».

Правильно будет сказать, что ИИ вовсю используется в сфере образования и помогает студентам и преподавателям. Нет, конечно, робоучитель не сможет сейчас заменить настоящего человека, если тот, например, заболел.

ИИ – это не обязательно робот андроид, или огромный мозг, который собирает ВСЮ информацию и учится отвечать на ВСЕ запросы, хотя и такие проекты в мире есть, например Watson.

Обратите внимание

Искусственный интеллект, которого некоторые читатели все еще боятся, для конечного пользователя сейчас в большинстве случаев выглядит как обычная компьютерная программа. Давайте попробуем разобраться, какую программу можно назвать искусственным интеллектом.

Если программист заранее алгоритмически определил выход программы для любых входных данных, то такую программу нельзя назвать искусственным интеллектом. Например, такой программой мог бы быть калькулятор, который, конечно, является незаменимым помощником для любого студента и преподавателя.

Искусственным интеллектом же можно назвать программу, которая внутри себя использует модели машинного обучения. То есть такие программные блоки, которым компьютер сам обучился, зная, какой результат от него ожидается при заданных входных данных.

Соответственно, чем больше таких примеров будет, тем лучше он обучится.

Самый простой пример того, как искусственный интеллект помогает системе образования – автоматическое оценивание. Мы не говорим сейчас о том, являются злом Единые Государственные Экзамены или нет. Безусловно, для того, чтобы получать адекватную обратную связь от учащихся, учителю стоит самостоятельно проверять домашние и контрольные работы и как-то корректировать освоение программы.

Однако, иногда необходимо исключить человеческий фактор из системы оценивания для получения максимально объективных результатов. С развитием моделей машинного обучения такие системы могут становиться более гибкими и смогут проверять корректность не только односложных ответов но и решений целиком.

Например, такие системы могли бы перепроверять орфографию в сочинениях и сэкономить учителям 30% времени.

Модели машинного обучения уже сейчас помогают студентам выбрать оптимальные по сложности и интересу курсы, по сути составляют индивидуальную программу обучения.

Основываясь на опыте прохождения этих курсов другими учениками и на том, насколько успешно у них это получалось, рекомендательная система на основе искусственного интеллекта сможет предложить наиболее эффективный порядок прохождения курсов или даже уроков каждому конкретному ученику.

Важно

Помимо рекомендаций ученику, система сможет рекомендовать и преподавателям обратить внимание на те или иные материалы, редакция которых поможет повысить общую эффективность обучения. Такие системы уже разрабатываются.

ИИ может помочь с тем, как лучше преподавать материал. В Принстонском Университете в этом году планируется запустить эксперимент по сбору данных о том, как человеческих мозг обрабатывают новую информацию, которую он получает на занятиях.

Студентов-добровольцев подключат к аппарату МРТ и будут изучать активность мозга во время просмотра видеолекций. Затем изучат какой материал был усвоен лучше, и что в это время происходило с мозгом у каждого отдельного респондента.

Конечно, существуют и более простые способы оценить эффективность и понятность той или иной части лекции. Например, посмотреть на логи видеоплеера и по ним найти к каким кускам студенты обращались и возвращались максимальное количество раз.

ИИ тут работает и как система, которая автоматически будет находить «сложные» места по мозговой активности, и как система компьютерного зрения, которая поможет проанализировать МРТ снимки.

Существует несколько проектов, которые занимаются онлайн обучением с привлечением в том или ином виде искусственного интеллекта, и зарабатывают на этом деньги. Например проект Third Space Learning, который тестирует поддержку учителей на базе ИИ.

Разработанный на основе массива данных учебных пособий, состоящего из более 100 000 часов лекций и письменной информации, ИИ-помощник должен предоставлять преподавателям отзывы и рекомендации по планам уроков.

Совет

В феврале этого года эта компания Quizlet, специализирующаяся на онлайн-обучении и обеспечении образовательных ресурсов, привлекла 20 млн. долларов венчурного капитала на финансирование разработки служб искусственного интеллекта.

Конечная цель состоит в том, чтобы создать доступную альтернативу частным репетиторам для студентов по всему миру, у которых нет доступа или средств на дополнительную помощь в обучении.

Компания Neuromation разрабатывает единую платформу, которая позволит и специалистам, и людям, которые только делают первые шаги в искусственном интеллекте, использовать модели машинного обучения в образовательных целях, применяя готовые решения для похожих задач.

Даже если у пользователя не будет своих собственных наборов данных, на платформе можно будет найти уже готовые наборы или, что ещё интереснее, сгенерировать синтетические данные. Главные исследования компании Neuromation сосредоточены как раз на применении синтетических данных к задачам реального мира.

Люди, которые занимаются этими исследованиями, сами имеют большой опыт преподавания машинного обучения и компьютерного зрения в ВУЗах Санкт-Петербурга.

Кстати, Сергей Николенко, Chief Research Officer компании Neuromation, является соавтором первой написанной на русском языке книги по глубокому обучению, которую вполне можно использовать и как учебник.

Надеюсь, после прочтения у вас появились новые интересные вопросы и идеи, и искусственный интеллект стал для вас чем-то более понятным и осязаемым.

Источник: https://echo.msk.ru/blog/aartamanov/2245994-echo/

Искусственный интеллект в образовании сегодня и завтра

Чатботы собираются изменить мир в куда большем количестве областей, чем мы можем себе представить. Уже сейчас боты по всему миру могут выполнять разнообразные задачи, чатботы вот-вот станут привычным элементом повседневной жизни.

Количество чатов увеличивается каждый день, постоянно появляются новые приложения. Образование традиционно называют сектором, где инновации медленно продвигаются. В течение последних лет был большой ажиотаж, связанный с инновационными инструментами для повышения уровня преподавания и обучения.

Пришло время для чатов и искусственного интеллекта в образовательном секторе. 

Мы познакомились с шестью приложениями как чатботов, так и искусственного интеллекта в образовательной области, которые влияют на всю отрасль.

1.      Автоматический подсчет баллов

Автоматическая оценка письменных работ, например, эссе – это чрезвычайно сложная задача, с которой сталкиваются многие учителя. 

Чтобы справиться с этой проблемой, новаторы работают с индустрией искусственного интеллекта (AI), и решение относительно близко.

Обратите внимание

Проект быстро разрастается с 2012 года, когда Фонд Hewlett спонсировал конкуренцию между системами оценки эссе. 

Тем не менее, существует сильная оппозиция к использованию технологий при выставлении оценок. Скептик Ле Перельман решил разоблачить истинный характер алгоритмов оценки и успешно сумел указать на слабые места существующих систем.

2.      Промежуточное интервальное обучение

Повторение старых уроков тогда, когда вы собираетесь их забыть, – это эффективное образовательное и технологическое решение.

Польский изобретатель Петр Возняк придумал учебное приложение,основанное на эффекте интервала. Это приложение отслеживает то, что вы изучаете, и когда вы его изучаете.

Включая искусственный интеллект, приложение может узнать, когда вы, скорее всего, забыли информацию и рекомендовать вам повторить ее.

Требуется всего несколько повторений, чтобы убедиться, что информация теперь сохранится в памяти долгие годы.

К сожалению, находки, такие как эффект интервала, оказали небольшое влияние на систему образования, которая оправдывает репутацию сектора медленного внедрения технологий и инноваций.

3.      Обратная связь

Обратная связь, то есть оценка учащимися учителей, имеет уже столетнюю историю. Несмотря на переход от бумажных к онлайн-опросам, был достигнут минимальный прогресс в качестве обратной связи.
Поскольку ученические оценки преподавания часто являются наиболее ценным источником информации, очевидно, что они нуждаются в улучшении.

Благодаря современным технологиям, таким как чат-роботы, управляемые AI, машинное обучение и обработка естественного языка, есть много интересных возможностей для повышения эффективности качества обратной связи.

Использование чатбота для сбора отзывов – это компромисс между качественным и количественным методом исследования.

Поскольку учителя обычно слишком заняты, чтобы собирать качественную обратную связь от каждого учащегося, часто используется коллективный опрос.

Чатбот может собирать мнения через диалоговый интерфейс с теми же преимуществами, что и «реальное» интервью, но с небольшим количеством требуемой работы.

Важно

Беседа может быть адаптирована в соответствии с ответами и личностью ученика, чатбот может даже выяснять причины того или иного мнения.

Также можно отфильтровать личные оскорбления и нецензурные выражения, которые иногда присутствуют в рейтингах учителей.

Помимо того, что он является хорошим вариантом для проведения опросов, чатбот дает много других преимуществ учителям, которые стремятся повысить эффективность преподавания.

Путем привлечения большего количества источников данных, таких как самооценка, оценки, обратная связь со сверстниками и последние научные данные о том, как эффективно преподавать, можно сформировать более полную картину эффективности обучения.

Сравнение своих данных с данными других учителей по всему миру должно позволить системе предлагать новые и мощные способы улучшения преподавания и обмена результатами в сообществе учителей.

4.      Уотсон, помощник учителя

В Технологическом институте Джорджии студенты были очарованы новым помощником учителя Джил Уотсон, который быстро и точно отвечал на запросы студентов.

Но студенты не знали, что истинная личность г-жи Уотсон фактически была компьютером и оснащена IBM-AI-системой с тем же именем. Профессор компьютерных наук Ашок Гоэль кормил Уотсона более чем 40 000 сообщениями на форуме, чтобы система работала и работала.

Ответ на распространенные вопросы – идеальное приложение для чатбота и гораздо более интерактивный подход, чем использование чата.

Получив огромную рекламу, Джилл Уотсон в настоящее время внедряется в университетах по всему миру. Одним из последних, который будет добавлен в список, является BI Norwegian Business School в Осло, Норвегия.

5.      Чат-кампус

В Университете Дикин в Виктории, Австралия, работа по созданию чат-кампуса идет полным ходом. Как и в случае помощника учителя, интеллект, стоящий за этим, происходит от суперкомпьютерной системы IBM, Уотсона.

После окончания работ чат-кампус сможет ответить на вопросы, связанные со всем, что студент должен знать о жизни в университетском городке. Как найти следующий лекционный зал, как подать заявку на следующий класс семестра, как получить задания, где найти парковку или как можно связаться с консультантом, – все это вопросы, которые могут решить «джины» – чатботы.

6. Обратная связь с учащимися

Нынешняя образовательная система может быть немного злонамеренно описана как заводская линия, где конечной целью является выпуск компетентных студентов для удовлетворения потребностей экономики. Завод ожидает, что весь исходный материал (студенты) одинаково воспримет обучение (уроки) и выдаст одинаковый результат.

Поскольку люди сложнее роботом, фабричный подход не идеален, когда речь заходит о передаче знаний в диверсифицированное новое поколение.

Предприниматели сейчас изучают новый подход к образовательной модели. Нужна система, ориентированная на учеников, где индивидуальная личность и интерес ученика являются наиболее решающим фактором при составлении учебного плана.

Содержание адаптируется к индивидуальным темпам обучения и может последовательно предлагать более сложные проблемы для ускорения обучения. Таким образом, как быстрые, так и медленные учащиеся могут продолжать идти в своем собственном темпе.

Оригинал статьи.

Источник: https://pedsovet.org/beta/article/iskusstvennyj-intellekt-v-obrazovanii-segodna-i-zavtra

EdTech наступает: сможет ли искусственный интеллект изменить образование

Почему пользователи неэффективно проходят онлайн-курсы, есть ли на самом деле клиповое мышление и может ли искусственный интеллект кардинально изменить устоявшуюся веками систему образования? Накануне в студии Webinar прошла онлайн-конференция EdTech Space, посвященная новым технологиям в обучении.

Участники дискуссии говорили о brain science, искусственном интеллекте и новых подходах в образовании.

О том, как при создании образовательного курса учесть когнитивные особенности человека и есть ли шансы у ИИ изменить всю парадигму современной системы образования, заложенную еще 1000 лет назад, – в материале ITMO.NEWS.

Читайте также:  Беспилотникам разрешены свободные полеты в великобритании

Как проектировать обучение, учитывая когнитивные особенности человека

Евгений Буянов, сооснователь и руководитель проектов СЕО 4brain.ru, развивающих soft skills, и научный сотрудник МГУ, кафедры экономики инноваций ЭФ рассказал о когнитивных моделях и когнитивных особенностях работы с онлайн образованием на примере моделей, которые применяются в своих онлайн курсах 4brain. 

Когда человек обучается, у него работают две системы – система 1 и система 2. По Даниелу Канеману, это быстрое и медленное мышление (за это исследование ученый, к слову, получил Нобелевскую премию).

Совет

Когда человек проходит онлайн курс, он часто делает это поверхностно. Ведь, чтобы освоить информацию, он использует только простые когнитивные способности.

Но если ему попадаются сложные задачи, он не хочет включать систему медленного аналитического мышления. Но на самом деле ее тоже необходимо тренировать.

EdTech Space. Источник: edtech.space

Второй когнитивный процесс – так называемые слои чтения и периферическое зрение. На самом деле сегодня люди не читают, они смотрят.

Человек открывает текстовый материал, и первое, с чего он начинает усвоение материала, – быстрый просмотр заголовков. Все это позволяет оперативно понять материал. Затем в работу включаются иллюстрации.

И только в том случае, если его что-то «зацепит», он начинает подробно изучать предмет.

Существует множество особенностей слоев чтения. Так, при визуальном восприятии человек больше использует периферическое зрение, а не центральное, чтобы уловить суть того, что видит.

Есть также несколько правил, которые соблюдаются практически в каждом случае: объекты, расположенные рядом друг с другом, человек подсознательно связывает между собой; цвета оказывают на зрение раздражающее воздействие; при восприятии текста большую роль играет размер шрифта; несмотря на то, что человек быстрее читает длинные строчки, предпочтение он отдает коротким.

Есть еще одна когнитивная особенность, которую можно использовать при проектировании обучения, – когнитивный диссонанс. Эта особенность открыта Леоном Фестингером в 1957 году. Тогда ученый рассказывал, что людям некомфортно сталкиваться с определенным логическим противоречием.

Таким образом, если человек уже имеет определенное представление о курсе, а потом получает другую информацию, он пытается для себя ее обосновать. К примеру, пользователь покупает курс, а потом он становится ему неинтересным.

Однако после этого у пользователя включается психологический механизм, который позволяет найти в курсе хорошие стороны, даже если ему действительно не все нравится («Я купил курс и не могу быть обманут»).

Леон Фестингер. Источник: syl.ru

Как работать с когнитивным диссонансом? Из-за этого фактора человек очень неплохо работает с домысливанием, поэтому в образовании можно использовать разные метафоры.

Обратите внимание

Есть даже направление «сократический диалог», когда человек вместо того, чтобы получить информацию извне, сам путем ответов на вопросы доходит до какой-то мысли и начинает ее сознавать, и эти знания оказываются гораздо более ценными для него.

Еще одна особенность – страх. Многие люди боятся онлайн-образования и новых знаний. Регулярно мы замечаем: далеко не все люди выполняют те задания, которые им даются.

Например, многим лень, а у некоторых есть ощущение, что они делают что-то не так, боятся показаться глупыми.

Бороться со страхом можно с помощью системы систематической десенсибилизации – постепенного вовлечения человека в столкновение с объектами его страха.

Источник: experimental-psychic.ru

Закон Паркинсона (система дедлайнов)

Распределение времени на выполнение поставленной задачи вплоть до своего дедлайна – еще один эффективный инструмент. Раньше курсы в основном продавались без ограничения по времени – человек мог проходить купленный курс хоть всю жизнь.

Эта система неправильная, объясняет Евгений Буянов, потому что обычно такие курсы забрасывают. Если же в курсе появляются четкие дедлайны, получается интересный эффект.

Ученик начинает логичнее распределять свое время, чтобы успеть к дедлайну пройти определенный материал и выполнить задания, выявляющие процент усвоенного.

Закон Паркинсона

Потребностно-информационная теория эмоций (Павел Васильевич Симонов)

Известно, что эмоции человека влияют на его мотивы. Наша мотивация зависит от нескольких показателей – от наших ожиданий и от наших потребностей. Если ожидания завысили, а потребность, допустим, достаточно серьезна, то, как только ожидания не оправдываются, эмоция становится резко отрицательной – это влияет на мотивацию ученика, и он может забросить обучение.

Важно

Естественная реакция организма на частые отрицательные эмоции – апатия, люди стараются избежать отрицательных эмоций, поэтому им легче вовсе отказаться от курса. Поэтому не стоит давать пользователям завышенные ожидания в начале, лучше делать так: если потребность высокая, то ученик, продвигаясь в обучении маленькими шажками, лучше работает на самодисциплину.

Закон Йеркса-Додсона

Закон говорит о том, что высокая мотивация может быть даже вредна. Обычно человек хорошо учится, когда у него средняя или даже низкая мотивация. В этом случае он спокойно относится к неудачам, которых в обучении бывает много. В этом случае он гораздо дольше и эффективнее может заниматься. Мы часто видим: люди, которые воодушевлены в начале обучения, иногда на первой же неделе бросают курс.

Кривая забывания и интервальные повторения

Человек забывает полученную информацию постепенно. Это свойство можно выразить, своего рода, кривой забывания. Не забыть нужное помогают интервальные повторения – повтор информации в правильном режиме гарантирует долгосрочный эффект знания.

Таким образом, для создания эффективного курса стоит выстроить правильное расписание, поставить ограничения во времени прохождения блоков (дедлайны), учесть кривую забывания и вовремя дать материал на повторение, использовать задания, которые включают систему медленного мышления, отмечает Евгений Буянов.

Искусственный интеллект в образовании: будет ли компьютер учить человека?

Тарас Загибалов, основатель сервиса SmallStep, рассказал о том, нужен ли искусственный интеллект в образовании и что он может изменить кардинально.

Примерно 1000 лет назад зародилась современная парадигма образования с появлением первых университетов в Европе. Тогда же был заложен подход One-fit-all, когда система направлена на усредненного ученика.

Современные электронные средства обучения радикальным образом эту парадигму не меняют. Так, MOOC – это, по сути, просто классные комнаты, переведенные в цифровой формат.

Все так же мы изучаем один и тот же контент вне зависимости от того, каковы наши интересы, склонности, способности и наши цели.

Экономика образования

Существует огромное количество сфер в образовании, где искусственный интеллект может очень многое поменять. Самое простое – изменение экономики образования. Если мы создаем инструменты, которые берут на себя значительную степень рутинной работы в подготовке материалов и организации индивидуального процесса обучения, то это сделает всю систему менее затратной.

Ведь если мы подумаем о том, что у нас с самого начала есть индивидуальный трек обучения для каждого человека, то, возможно, и платить за это будут уже другие игроки рынка образования.

Сейчас очень часто компании переобучают под себя молодых специалистов. Таким образом, у них есть внутренние курсы переквалификации.

Почему бы не отнести эти затраты на тот период, когда человек еще учится и сделать трек обучения, который устроит работодателя?

Интерактивное обучение

Совет

Интерактивное образование инновацией не является, но и оно может стать принципиально новым.

Образовательная парадигма

Существует понятие дифференциации, когда учитель определяет, что в его классе есть несколько групп учеников (один слабее, другие – сильнее, одним интересная химия, другим – физика), и пытается адаптировать для них один курс. Индивидуализация – это в целом то же самое, но не в отношении группы, а по отношению к конкретному ученику.

В процессе персонализации в центр помещается уже не учитель, а ученик, поэтому и весь образовательный процесс строится вокруг него.

Здесь мы можем подойти к реализации личностно-ориентированного обучения, то есть обучения, которое строится вокруг конкретного человека, его возможностей и потребностей, отмечает Тарас Загибалов.

И в этом же случае решается проблема mastery learning – обучения, которое ставит своей задачей не перепрыгивать через какие-то этапы.

Изменение роли учителя

Если в дифференциации и индивидуализации роль учителя была главной, организующей, то при персонализации, при изменении образовательной парадигмы, эта роль меняется.

Он становится партнером, а, может быть, даже ресурсом, который позволяет организовать обучение не One-fit-all, а All-fit-one.

В этом случае ученикам не нужно будет собираться вокруг учителя, проходить всем один курс, ехать в один вуз, в одну школу – все собирается вокруг одного человека. Все это пока что весьма отдаленное будущее, но именно к этому движется человек, считает спикер.

Источник: http://news.ifmo.ru/ru/education/trend/news/7137/

Как искусственный интеллект может помочь образованию



Искусственный интеллект и машинное обучение являются уже не просто порождением фантастики. Голосовые помощники вроде Amazon Echo или Siri внедрили эти технологии в наш быт. Эксперты отмечают, что вскоре они уверенно войдут в образование.

В мире уже существуют интерактивные помощники и адаптивные программы для обучения, позволяющие с помощью искусственного интеллекта персонализировать образовательный процесс и упростить определенные технические задачи. Но аналитик компании Gartner Inc. в сфере образования Келли Келоун Уильямс предупреждает о несоответствии между ожиданиями и реальностью в использовании искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — широкое понятие. Оно охватывает любые технологии, воспроизводящие человеческое мышление и такие навыки, как, например, понимание сложной информации, самостоятельное выведение заключений и способность вести осмысленный и связный диалог.

Машинное обучение является подвидом искусственного интеллекта, представляющего собой процесс, в котором программное обеспечение учится по такому же принципу, что и человек.

Обратите внимание

В течение такого обучения программа анализирует значительные пласты данных и отыскивает закономерности для классификации информации или создания прогнозов.

Цикличность такого алгоритма действий дает программе возможность «учиться», меняя свои намерения в зависимости от предварительных выводов.

Искусственный интеллект может воспринять гораздо больше информации, чем человек. А значит, значительно быстрее и точнее выполнять задания.

Некоторые разработчики образовательного программного обеспечения начали использовать эти преимущества для создания программ, которые бы подстраивались под особенности каждого ученика.

Например, неприбыльная организация Enlearn из Сиэтла разработала адаптивную образовательную платформу, в которой с помощью машинного обучения можно прописать персонифицированные учебные планы, которые бы ускорили время освоения знаний для каждого ученика.

Команда Enlearn отмечает, что их продукт разбивает учебный процесс на сотни мелких и незаметных сразу составляющих, чтобы потом проанализировать, что именно мешает эффективности ученика. Затем программа, как настоящий тьютор, помогает ученику подтянуть свои слабые стороны, прежде чем продолжать изучение нового материала.

Программа использует технологию, разработанную Центром игровой науки Вашингтонского университета. Она смогла улучшить эффективность изучения алгебры уровня седьмого класса в среднем на 93% всего за полтора часа ее использования.

«Искусственный интеллект может способствовать персонализированному подходу, — отметил директор Центра игровой науки и основатель Enlearn Зоран Поповиц. — Он способен предоставить тот учебный план, в котором ученик нуждается в данный момент».

Читайте также:  Хакеры используют искусственный интеллект для обхода систем защиты

Искусственный интеллект может пригодиться также за пределами школы. Например, компания из Лос-Анджелеса GoGuardian использует технологии машинного обучения для улучшения системы фильтрации данных в интернете и мониторинга, применяемые в устройствах Chromebook.

Важно

По словам сотрудников компании, фильтрация сайтов на основе веб-адреса может быть проблемной, поскольку интернет постоянно меняется.

Вместо того чтобы блокировать ученикам доступ к аморальным и вредным сайтам на основании их названия и адреса, программное обеспечение благодаря искусственному интеллекту определяет такие сайты, опираясь на их наполнение.

Разработчики предоставили программе образцы информации, недопустимой для определенных возрастных категорий, и та научилась ее различать. Пользователи могут постоянно сообщать о некоторых неточностях программы, совершенствуя ее, когда она случайно неправильно обозначает сайт как запрещенный.

Как и многие подобные приложения, GoGuardian направляет администратору (преподавателю) автоматические оповещения, когда ученики ищут в интернете что-то недопустимое и подозрительное или создают документ с проблемным содержанием.

Такая функция мониторинга поведения в реальном времени может предотвратить травмирование учениками себя или других.

Так, если администратор видит, что ученик ищет информацию о том, как совершить самоубийство, он может предотвратить потенциальную катастрофу.

У уже привычного запрета на использование в интернете определенных ключевых слов — множество ошибок, потому что он не учитывает контекста. Но с искусственным интеллектом практика фильтрации и отслеживания становится более точной.

Главный директор по технологиям Независимого школьного района в Техасе рассказывает, что ему как-то поступило извещение об ученике. Поведение школьника в сети указывало на то, что он наносит себе телесные повреждения. Таким образом, ситуации удалось помешать.

Несмотря на значительный потенциал, использование искусственного интеллекта имеет свои ограничения. Он лучше работает тогда, когда существует огромная масса примеров. Однако в такой рисковой отрасли, как образование, где учитель не может позволить себе значительно ошибаться, может быть трудно получить много примеров того, как делать не следует.

Искусственный интеллект также должен использовать только правильные данные, чтобы прийти к правильным выводам. Если вдруг в общий объем данных попадет неточная информация, то и результаты выйдут ложными. Фактически, нет такого понятия, как беспристрастная информация. А некоторые алгоритмы могут сделать ее еще более субъективной.

Совет

Также технологии вызывают опасения относительно защиты персональных данных. Стоит заботиться не только о качестве и точности информации, но и о ее ответственном использовании. Образовательным учреждениям следует задуматься над тем, какие меры они могут предпринять для обеспечения защиты личных данных учеников.

К тому же некоторые адаптивные учебные приложения используют не настоящую технологию машинного обучения как таковую, а систему, которая просто выбирает из нескольких заранее заготовленных сценариев поведения. Поэтому педагогам следует внимательнее проверять компании, заявляющие, что они используют искусственный интеллект в своей продукции.

И помните: если максимум, что предлагаемая вам программа может делать, — это советовать перечитать седьмой раздел учебника, тогда это не поможет вам в обучении. Но если программное обеспечение сразу генерирует новый контент в зависимости от взаимодействия учеников с программой, тогда это путь к революционным изменениям.

Этот материал является переводом статьи авторства Денниса Пирса и Элис Хэтэуэй от 29 августа 2018 года. Все права принадлежат ресурсу The Journal.

Источник: https://osvitoria.media/ru/experience/yak-shtuchnyj-intelekt-mozhe-dopomogty-osviti-2/

«Никогда не любил математику». Как искусственный интеллект помогает студентам жульничать

ИИ Автор: Мария Непомилуева |  1 сентября 2017, 11:10

Вундеркинд, ненавидевший математику в школе, создал программу, которая производит все расчеты за школьников и студентов.

Преподаватели не знают, как реагировать: одни считают, что это жульничество, которое мешает учиться, другие – соглашаются с тем, что программа помогает лучше разобраться в том или ином правиле.

Что это за программа и какие последствия она вызвала в школах – в материале “Футуриста”.

Дениза Гарсия знает, что ее ученики иногда обманывают, но ситуация, которую она обнаружила в прошедшем феврале – это уже что-то совсем иное.

Преподаватель математики в городе Западный Хартфорд, штат Коннектикут, миссис Гарсия случайно включила усложненные уравнения в задания для своего математического класса. Но почему-то группа школьников из 15 человек, не подготовленная к их решению, все равно справилась с заданием.

Эти студенты продемонстрировали свои работы, разгромив традиционный тест, что списанные задания выполнены под копирку, и обнаружить их не составляет никакого труда.

Миссис Гарсия была в недоумении, пока не вспомнила разговор, произошедший несколькими годами ранее. Некоторые из ее бывших учеников рассказали ей об онлайн-инструменте под названием Wolfram|Alpha, который может выполнять сложные расчеты за считанные секунды. Эта программа предоставляет не только ответы, но и алгоритм решения, что делает незаметным любое списывание.

В течение многих лет, ученики обращались к CliffsNotes для быстрого чтения книг, к SparkNotes для построения тезисов, обсуждаемых в классе, и Википедии, чтобы дополнить свои работы исторически интересными фактами. Но сегодняшние студенты стали еще умнее.

Обратите внимание

Они используют уже Wolfram|Alpha, программу, созданную на основе искусственного интеллекта для решения уравнений любой сложности.

Система Wolfram|Alpha использует технологии обработки естественного языка, чтобы предоставить студентам подробное решение, быстрее, чем любой репетитор, более надежно, чем если списывать у друзей, и намного легче, чем решать самостоятельно.

Как школьники списывают у ИИ

С момента своего выхода Wolfram|Alpha постоянно сквозила в системе образования, фигурировала в домашних заданиях учеников школ и колледжей. Использование системы Wolfram|Alpha сложно отследить, а в руках амбициозных школьников эти идеальные решения приводят к неожиданным последствиям.

Система работает за счет разделения запроса на части, будь то математическая задача или что-то вроде «назовите столицу Соединенных Штатов», и потом составляет эти куски в огромную библиотеку данных, которая постоянно расширяется.

Эти наборы данных содержат информацию о геодезических схемах, химических соединениях, генах человека, истории погодных измерений, и тысячах других тем, что когда-либо были запрошены, а теперь могут быть использованы в ответах на миллионы вопросов.

Система работает в пределах сведений, хранящихся в ее библиотеке, поэтому не на любой вопрос может найти ответ. Она может также не реагировать на вопросы, заданные на естественном языке или в разговорном стиле. Это камень преткновения в системе Искусственного Интеллекта, в целом.

Даже Siri, которая в значительной мере опирается на систему Mathematica, – другая версия Wolfram и движущая сила Wolfram|Alpha – может только отвечать на вопросы в виде запрограммированных скриптов-ответов, которые кодируются в слова, прежде чем ответ выводится на монитор или в динамики компьютера.

Источник: https://futurist.ru/articles/1098-nikogda-ne-lyubil-matematiku-kak-iskusstvenniy-intellekt-pomogaet-studentam-zhulynichaty

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект  (ИИ, artificial intelligence, AI) – это наука создания интеллектуальных технологий и компьютерных программ.

Искусственный интеллект тесно связан с задачей понять человеческий интеллект с помощью компьютерных технологий. На данный момент нельзя точно сказать, какие вычислительные методы можно называть интеллектуальными. Одни механизмы интеллекта открыты для понимания, остальные нет. На данный момент в программах используются методы, не встречающиеся у людей.

Искусственный интеллект имеет научное направление, которое изучает решение задач интеллектуальной деятельности человека. Искусственный интеллект направлен на выполнение творческих задач в области, знания о которой хранится в интеллектуальной системе программы – базе знаний.

С этими знаниями работает механизм программы – решатель задач. Затем человек получает представление о результате работы программы через интеллектуальный интерфейс. Результатом программы искусственного интеллекта, является воссоздание интеллектуального рассуждения или разумного действия.

Важно

Одним из главных свойств искусственного интеллекта является способность самообучаться. В первую очередь, это эвристическое обучение –  непрерывное обучение программы, формирование процесса обучения и собственных целей, анализ и осознание своего обучения.

Научное направление изучающее искусственный интеллект начало зарождаться еще давно:

  • философы думали о познании внутреннего мира человека
  • психологи изучали мышление человека
  • математики занимались расчетами

Вскоре, были созданы первые компьютеры, которые позволили выполнять вычисления обгоняя по скорости человека. Тогда ученые стали задавать вопрос: где граница возможностей компьютеров и могут они достигнуть уровня человека?

Алан Тьюринг – английский ученый, пионер вычислительной техники, написал статью «Может ли машина мыслить?», где описал метод, который поможет определить, в какой момент компьютер можно сравнить с человеком. Этот метод получил названием – тест Тьюринга.

Суть метода заключается в том, чтобы человек сначала отвечал на вопросы компьютера, затем на вопросы другого человека и при этом не зная, кто именно задал ему вопросы. Если при ответе на вопросы компьютера, человек не заподозрил, что это машина, то прохождение теста Тьюринга можно считать успешным, как и то, что компьютер является искусственным интеллектом.

Таким образом, если компьютер проявляет схожее с человеческим поведение в любых естественных ситуациях и способен поддержать диалог с человеком, то можно сказать, что это искусственный интеллект. Еще один предполагаемый метод определения является ли машина интеллектуальной, это ее способность к творчеству и возможность чувствовать.

Существует множество разных подходов к изучению и пониманию искусственного интеллекта.

Символьный подход

Символьный подход стал первым в цифровую эпоху машин. После создания языка символьных вычислений Лисп, его авторы приступили к реализации интеллекта.

Символьный подход используйте слабоформализованные представления. Пока что интеллектуальную работу и связанные с творчеством задачи способен выполнять только человек.

Работа компьютеров в этом направлении является предвзятой и по сути не может выполняться без участия человека.

Совет

Символьные вычисления помогли создать правила для решения задач в процессе выполнения компьютерной программы.

Однако стало возможно решать только самые простые задачи, а при появлении любой сложной задачи необходимо снова подключаться человеку.

Таким образом, такие системы не позволяют называть их интеллектуальными, так как их возможности не позволяют решать возникающие трудности и совершенствовать уже знающие способы решения задач для решения новых.

Логический подход

Логический подход основан на моделировании рассуждений и применением языка логического программирования. Например, язык программирования Пролог основан на наборе правил логического вывода без жестких последовательных действий для достижения результата.

Агентно-ориентированный подход

Агентно-ориентированный подход основан на методах помогающих интеллекту выживать в окружающей среде для достижения определенных результатов. Компьютер воспринимает свое окружение и воздействует на него с помощью поставленных методов.

Гибридный подход

Гибридный подход включает в себя экспертные правила, которые могут создаваться нейронными сетями, а порождающие правила с помощью статистического обучения.

Моделирование рассуждений

Существует такое направление в изучении искусственного интеллекта, как моделирование рассуждений. Данное направление включает в себя создания символьных систем, для постановки задач и их решения.

Поставленная задача должна быть переведена в математическую форму. При этом у нее еще нет алгоритма для решения из-за сложности.

Поэтому моделирование рассуждений содержит доказательство теорем, принятие решений, планирование, прогнозирование и т.п.

Читайте также:  Nao evolution - уникальный гуманоид нового поколения

Обработка естественного языка

Еще одним важным направлением искусственного интеллекта является обработка естественного языка, на котором делается анализ и обработка текстов на понятном для человека языке. Цель этого направления – обработка естественного языка для самостоятельного приобретения знаний. Источником информации может быть текст введенный в программу или полученный из интернета.

Представление и использование знаний

Инженерия знаний – это направление получения знаний из информации, их систематизация и дальнейшее использование для решения различных задач. С помощью специальных баз знаний экспертные системы получают данные для процесса нахождения решений поставленных задач.

Машинное обучение

Одним из основных требований к искусственному интеллекту является возможность машины к самостоятельному обучению без вмешательства учителя. К машинному обучению относятся задачи по распознаванию образов: распознавание символов, текста и речи. Сюда же относится и компьютерное зрение, связанное с робототехникой.

Биологическое моделирование ИИ

Существует такое направление, как квазибиологическая парадигма, которое иначе называется Биокомпьютинг. Данное направление в искусственном интеллекте изучает разработку компьютеров и технологий с использованием живых организмов и биологических компонентов – биокомпьютеров.

Робототехника

Область робототехники тесно связана с искусственным интеллектом. Свойства искусственного интеллекта также необходимы роботам для выполнения множества различных задач. Например, для навигации и определения своего местоположения, изучения предметов и планирование своего перемещения.

Области применения искусственного интеллекта

Искусственный интеллект создается с целью решать задачи из различных областей:

  • Интеллектуальные системы для образования и отдыха.
  • Синтез и распознавание текста и человеческой речи используется в системах обслуживания клиентов.
  • Системы распознавания образов используются используют в системах безопасности, при оптическом и акустическом распознавании, медицинской диагностике, системах определения целей.
  • В компьютерных играх применяются системы ИИ для расчета игровой стратегии, имитации поведений персонажей, нахождения пути в  пространстве.
  • Системы алгоритмической торговли и принятия решений.
  • Финансовые системы для консультации и управления финансами.
  • Роботы используемые в промышленности для решения сложных рутинных задач: роботы для ухода за больными, роботы консультанты, а также занимающиеся деятельностью опасной для жизни человека: роботы спасатели, роботы минеры.
  • Управление человеческими ресурсами и рекрутинг, просмотр и ранжирование кандидатов, прогнозирование успеха сотрудников.
  • Системы распознавания и фильтрации спама в электронной почте.

Это далеко не все области, где можно применить искусственный интеллект.

Сейчас создание искусственного интеллекта является одной из важных задач человека. Однако пока нет единой точки зрения на то, что можно считать интеллектом, а что нельзя. Многие вопросы вызывают споры и сомнения.

Возможно ли создание интеллектуального разума, который будет понимать и решать проблемы людей? Разум, не лишенный эмоций и со способностями присущими живому организму. Пока не настало время, когда мы это увидим.

Источник: http://unetway.com/blog/what-is-artificial-intelligence/

Ии выведет систему образования из кризиса

Исследование ООН обнаружило, что 250 млн школьников не усваивают материал в школе. Организация признала это положение мировым образовательным кризисом. Изменить ситуацию смогут технологии машинного обучения, считают эксперты. Хотя ИИ не способен полностью заменить учителей, он поможет им вести уроки качественнее и эффективнее с учетом индивидуальных потребностей каждого ученика.

ООН выявила образовательный кризис еще в 2014 году. Аналитики организации обнаружили, что более 250 млн школьников по всему миру формально посещают занятия, но не усваивают информацию.

Как следствие, $129 млрд расходуется впустую. Другая проблема связана с нехваткой учителей.

По прогнозам экспертов, в ближайшие годы начальным и средним образовательным учреждениям потребуется 20,1 млн новых педагогов.

Создана квантовая версия жизни

Как пишет Futurism, в этих условиях ИИ-учителя могли бы стать спасением от кризиса. Они работают без выходных, никогда не опаздывают, а при качественном программировании всегда остаются объективными в своих оценках. Более того, цифровым преподавателям не нужно платить зарплату, а сэкономленные средства можно направить на обновление учебных программ и кабинетов.

Однако пока роботам и алгоритмам далеко до человеческого уровня интеллекта. У них отсутствует эмпатия и способность мотивировать людей, без которых трудно представить школьного учителя.

Решением могли бы стать ИИ-помощники, которые ассистировали бы преподавателю на всех этапах образовательного процесса. Об этом в новом отчете пишут эксперты образовательной компании Pearson. Авторы исследования отмечают, что алгоритмам можно поручить рутинные задачи.

Обратите внимание

Например, повседневное выставление оценок или проверку посещаемости. ИИ-системы также могли бы сканировать крупные образовательные ресурсы и автоматически отбирать учебные программы с учетом потребностей каждого класса.

По прогнозам аналитиков Pearson, в следующее десятилетие у каждого преподавателя будет личный ИИ-ассистент.

Ученые перестали понимать, как работает ИИ

Внедрение ИИ-программ поможет снять нагрузку с учителей и снизит фактор стресса на работе. Как следствие, педагоги реже будут сталкиваться с проблемой выгорания, а сама профессия будет более привлекательной для молодых специалистов.

Работа учителя станет не только более простой и логичной, но и более эффективной. Оснащенные новыми технологиями устройства превратят привычные кабинеты в центры сбора и обработки данных.

Системы обработки речи, распознавания жестов, отслеживания движений глаз и другие физиологические датчики будут анализировать состояние каждого учащегося. Это поможет учителю понять, как школьник усваивает материал и как себя чувствует.

Датчики распознают недостаток сна, состояние стресса, неправильное питание и другие факторы, которые негативно влияют на процесс учебы и которые обычно так сложно выявить.

ИИ также сможет составлять индивидуальный образовательный план для каждого ученика, учитывая при этом пробелы в знаниях. Также каждый школьник получит доступ к личной аналитике и сможет самостоятельно отслеживать свой прогресс.

В России введут уголовную ответственность за расчеты в криптовалютах

Авторы отчета отметили и риски, связанные с внедрение ИИ-технологий в образовательный процесс. Важно, чтобы личные данные школьников не использовались во вред. Также регуляторам придется установить строгие стандарты кибербезопасности в образовательных учреждениях.

В целом эксперты Pearson считают, что убедить школьников и их родителей в пользе новых технологий будет непросто. Если в системе обнаружатся несовершенства, негативная реакция не заставит себя ждать. Такая ситуации сложилась в одной из школ в Кремниевой долине. Учителя также могут выступить против ИИ-систем из-за страха остаться без работы в будущем.

Новый ИИ Nvidia создает пугающе убедительные фейковые видео

Источник: https://hightech.fm/2017/12/12/ai_teachers

Искусственный интеллект в современных компьютеризированных системах

Жилин В. В., Дроздова И. И. Искусственный интеллект в современных компьютеризированных системах [Текст] // Технические науки в России и за рубежом: материалы VII Междунар. науч. конф. (г. Москва, ноябрь 2017 г.). — М.: Буки-Веди, 2017. — С. 23-26. — URL https://moluch.ru/conf/tech/archive/286/13235/ (дата обращения: 26.02.2019).



Идея формирования термина «искусственный интеллект» по большей части неразрывно связана со знаниями в области истории, философии, психологии и нейрофизиологии. В середине XX века человечество задумалось о работе и структуре человеческого мозга.

После появления первых компьютеров, а далее их совершенствования, был сделан вывод о том, что скорость работы ЭВМ и непосредственно вычислений в них в тысячи раз выше скорости обработки информации человеческим мозгом.

В связи с этим появились предпосылки формализовать окружающий мир и содержащиеся о нём знания.

Важно

В настоящее время термин «искусственный интеллект» предполагает способность компьютеризированной системы мыслить таким же образом, как и человек. В середине XX столетия людьми задавался вопрос о границе возможностей компьютеров, но чем быстрее развивались технологии, тем более сложным становился этот вопрос.

Чем больше работ проводилось по исследованию вычислительных алгоритмов и компьютерной техники, тем более глобальными становились цели исследования данной области. Таким образом, сейчас можно сформулировать две цели развития и исследования ИИ.

Первая из них заключается в решении проблемы приближения систем ИИ к возможностям человека.

Было предпринято огромное количество попыток внедрения искусственного интеллекта в компьютеры, но в большинстве случаев все эти попытки были неудачными и в череде тестов человек показывал гораздо лучшие результаты.

Что касается вопросов, на которые существует однозначный конкретный ответ, машина показывала должные результаты. Но если для ответа на вопрос требовалось провести размышления, ИИ оставался бессильным и выдавал неверные ответы. То есть, проблема формализации информации существует и по сей день.

Второй целью исследования ИИ является создание такой системы искусственного интеллекта, которая представляла бы собой объединение всех существующих систем.

Идея создания такой системы остаётся одной из самых перспективных среди всех исследований, ведущихся в области компьютерных технологий и автоматизированных систем.

Последние наработки используют технологии нейронных сетей и генетических алгоритмов для повышения скорости и точности необходимых вычислений.

Совет

Самой большой проблемой создания искусственного интеллекта является непосредственно понимание, что можно считать интеллектом. Среди исследователей данного направление не существует какой-либо единой точки зрения по данному вопросу.

Кроме того, можно выделить понятие чистого искусственного интеллекта (метаразума). Сторонники данного интеллекта считают, что он должен быть лишен эмоций и предназначен только для конкретного выполнения задачи.

Существует также противоположная точка зрения, которая заключается в том, что искусственный интеллект представляет собой некую модель формализованного разума, а, следовательно, он должен мало чем отличаться от разума человеческого. Т. е. в данном случае у машины имеется способность мыслить и осознавать, что они есть машины.

Однако у сторонников данных теорий мнение о разумной машине частично сходится, и она должна обладать следующими свойствами:

‒ принятие различных решений в условиях неопределенности;

‒ представление знаний;

‒ планирование и обучение;

‒ общение.

Первое свойство было рассмотрено ранее, поэтому его смысл сейчас будет опущен.

Что касается представления знаний, то оно означает способность искусственного интеллекта хранить знание об окружающем их мире таким образом, чтобы дочерние компьютеризированные системы, а также использующееся в них программное обеспечение могли обрабатывать их на подобие человеческому мозгу.

Планирование заключается в проработке стратегии решения такой задачи, которая требует работы в многомерном пространстве и выбор наиболее оптимального решения среди всех возможных. Решение данной задачи предусматривает наличие начального условия и конечной цели. При этом система ИИ должна обработать все возможные действия, которые необходимо реализовать для достижения данной задачи.

Для большей понятийности, система, обладающая искусственным интеллектом, должна обладать способностями анализа и обработки естественного языка, а также автоматической генерацией текста, наиболее приближенного к человеческому. При этом компьютеризированная система должна распознавать речь, анализировать её, генерировать непосредственно сам текст и производить синтез речи.

Наиболее развивающимся в искусственном интеллекте является метод машинного обучения. Он заключается в том, что принятие решения на одну задачу может меняться с течением времени.

Обратите внимание

В данном случае никогда не происходит прямого решения, а искусственный интеллект анализирует похожие ситуации и в зависимости от их исходом самообучается, что повышает точность будущего ответа.

Помимо этого машинное обучение обеспечивает увеличение скорости принятия решений.

Целью использования машинного обучения является автоматизация решения задач в различных сферах. Оно наиболее распространено в спектрах распознавания речи, жестов, рукописного ввода, образов, биржевый и финансовый анализ и многих других направлениях.

В связи с быстрым развитием современных мобильных устройств появилась сильная необходимость в совершенствовании информационного поиска.

Совершенствование систем искусственного интеллекта также является необходимым условием для повышения скорости работы современных компьютеризированных систем. Причиной этому служит постоянное увеличение объема данных.

При этом возникающие задачи требуют гораздо более глубокого анализа для прогнозирования успешных показателей.

Источник: https://moluch.ru/conf/tech/archive/286/13235/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector