Искусственный интеллект научился создавать сайты

Искусственный интеллект научили создавать веб-сайты

В компании Microsoft научили искусственный интеллект создавать веб-сайты. Исследователи из Microsoft Azure создали программный инструмент, который преобразует эскизы пользовательского интерфейса в html- код с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Новый сервис Sketch2Code может упростить процесс разработки веб-страницы, опираясь на идею дизайна, набросанного на листе бумаги.

Sketch2Code с использованием облачных сервисов Microsoft Azure и исходный код программного инструмента выпущен под свободной лицензией в Github.

Как искусственный интеллект создаёт веб-сайты

Как работает сервис? Преобразование эскиза в код выполняется в пять шагов. На первом пользователь загружает снимок эскиза интерфейса в облако Azure. После этого технология компьютерного зрения пытается распознать какие HTML элементы пользователь изобразил и их координаты.

Затем технология обнаруживает текст в ранее распознанных элементах, а алгоритм компоновки использует пространственную информацию для всех граничных элементов для создания сети, в которой она будет находиться. Механизм генерации кода использует все собранные данные для создания HTML-дизайна проекта.

Ключевым элементом системы является модель компьютерного зрения Microsoft. Она предварительно обучается расшифровывать вручную нарисованные эскизы веб-страниц с инструкциями по наиболее распространенным элементам HTML, таким как кнопки, поля ввода текста, изображения и т. д.

Искусственный интеллект наделяют новой силой

Microsoft пытается не только заставить искусственный интеллект превращать человеческую творческую работу в понятную компьютерам форму. Специалисты компании готовят ИИ обучать компьютеры самостоятельной деятельности. Например, в начале этого месяца компания обучила популярный в Азии чат бот XiaoIce писать китайскую поэзию на основе показанных изображений.

С этой целью Microsoft создала нейронную сеть из двух частей. Одна распознает изображение и создает стихотворение, а другая оценивает его. Если результат с точки зрения алгоритма хорош, стихи отображаются человеку, и он их проверяет. При необходимости параметры корректируются до тех пор, пока стихотворение не будет одобрено. Таким образом система самообучается и усовершенствуется.

Искусственный интеллект ученые, не думая о будущем наделяют, новой силой. Теперь ИИ обучили не просто создавать веб-сайты по эскизам. Машины научили самообучаться на основе анализа результата и улучшать себя.

Но, как машина может совершенствоваться без моральных основ, которые имеет человек? Какой злой гений в недрах микросхем может уродиться без управления человека? Гонка технологий не оставляет времени на ответы разработчикам опасных для человечества технологий.

Источник: http://bag-info.ru/iskusstvennyj-intellekt-nauchili-sozdat-veb-sajty/

Конструкторы сайтов с искусственным интеллектом

Мы всё чаще сталкиваемся с понятием искусственного интеллекта, привыкаем к словосочетанию «нейронные сети», становимся свидетелями того, как наши смартфоны умнеют во всех смыслах. Атмосфера современного технологического мира постепенно приучает нас к мысли, что дальше машины будут становиться лишь умнее, и мы сможем полагаться на принятые ими решения во многих областях.

Вы бы хотели посмотреть на сервис, который по некоторым вводным данным сможет создать в автоматическом режиме удачный сайт?

То есть существует какой-то алгоритм, который анализирует предоставленную вами информацию, сопоставляет её с базами данных, сравнивает отдельные детали, сам ищет дополнительные сведения, по каким-то критериям определяет наиболее эффективный вариант дизайна макета сайта и показывает вам его.

Неплохо, да? Просто ответили на несколько вопросов, подождали пару минут и получили нечто такое, что не стыдно опубликовать в Сети и пригласить туда клиентов.

А ведь такие сайтбилдеры уже есть. Некоторые находятся в стадии тестирования, другие уже запущены. Да, на текущей стадии развития пока рано говорить о каком-то непостижимом сверхразуме и блистательных результатах. Тем не менее, идея появилась, её реализовали, развитие продолжается в хорошем темпе.

Обратите внимание

Куча мелких кластеров, связанных между собой, работающих на решение какой-то задачи.

Постепенно такая система обучается (это и есть главный признак настоящего AI), накапливает информацию и способы её интерпретации, сравнения получаемых результатов.

В общем, через 2-3 года может случиться так, что уже запущенные сайтбилдеры с AI будут очень быстро и эффективно делать нам с вами подходящие сайты.

На текущем этапе развития AI у конструкторов находится в зачаточном состоянии.

Работа с такими системами больше похожа на прохождение теста, в котором вы чётко понимаете направление, к которому клонится результат в зависимости от ваших ответов. Какой цвет вы любите? Зелёный.

И тут оказывается, что все акценты на автоматически созданном сайте выполнены в приятном оттенке зелёного. Магия? Нет, конечно.

Магия будет тогда, когда конструктор задаст вопрос вроде «Введите 3 ссылки на сайты из желаемой ниши, которые вам нравятся». Вы делаете только это, за кулисами происходит сложный процесс анализа, после чего получаете вау-результат. Вот это AI. Вся индустрия идёт к этому.

Что есть на рынке уже сейчас?

На самом деле, направление AI сейчас в моде. Многие стремятся реализовать умных помощников в своих системах. Потому что за ними будущее, комфорт, деньги. Да, сложные сайты машины вряд ли смогут создавать.

Всё-таки творческая работа – прерогатива человеческая. Зато разнообразные бизнес-сайты, портфолио, макеты промо-страниц и лендингов – легко. То есть самые простые с технической точки зрения и ходовые варианты.

В создании такого плана сайтов у AI-технологий безграничные перспективы.

Если сейчас мы оцениваем сайтбилдеры с точки зрения простоты использования новичками и качества получаемого результата, то уже скоро простота и удобство перестанут играть роль. Потому что любой сможет нажать на кнопку и получить именно то, что нужно.

Важно

Есть ещё кое-что – генеративный дизайн, который мы ждём от разработчиков uKit AI. Суть в том, что система будет самостоятельно определять вариацию сайта, оптимальную для показа тому или иному посетителю. Всё это на основании анализа данных, содержащихся в открытом доступе.

Но это действительно дело будущего, пока что существует лишь бета-версия такого рода AI, подробно говорить о нём нет смысла.

Тем не менее, перспектива налицо, вектор развития уже сейчас понятен: uKit AI – первый российский конструктор сайтов с самым настоящим ИИ. Не визардом, помощником или циклическим алгоритмом, а именно интеллектом – самообучающейся системой.

На сегодняшний день на рынке присутствуют системы, имеющие AI-режим в виде виртуального помощника по созданию сайта. Есть даже такие, что позиционируются исключительно как AI-сайтбилдеры.

Честно говоря, какой-то фундаментальной разницы в принципах работы обоих типов систем пока не заметно, но в деталях подходы, конечно, отличаются.

Каждый сервис опирается на возможности своего редактора (виджеты, блоки, стили) при создании сайтов. Поэтому разница в результатах, конечно же, есть.

ТОП-6 конструкторов сайтов с искусственным интеллектом

  1. Wix ADI
  2. uKit Ai
  3. Jimdo Dolphin
  4. The Grid
  5. Firedrop
  6. Bookmark

Wix ADI

Создать сайт в Wix   Подробный обзор →

При создании нового проекта система предоставит выбор: создать его на шаблоне либо воспользоваться Artificial Design Intelligence.

Выбрав работу с ADI, вас переведут к цепочке вопросов, по результатам ответов на которые будет создан макет сайта: тип вашего бизнеса, набор необходимых features (тип сайта, функциональность), название бизнеса, его физическое местоположение, контактные данные (социальные сети, почта, телефон, факс, логотип). Далее вам предложат выбрать один из нескольких стилей.

Как работает Wix ADI

После прохождения предварительных этапов появится кнопка, запускающая создание сайта. Примерно через 30 секунд вы получите готовый макет и целый перечень инструкций, что с ним делать дальше.

Можно заняться быстрым редактированием блоком, можно перейти в полноформатную версию редактора Wix. Результат, получаемый при помощи ADI, можем оценить как хороший.

Естественно, на сайт нужно добавить контент вручную, отредактировать демо-данные.

По факту, работая с Wix ADI, вы получаете шаблон в желаемом стиле по вашей тематике. Структура сайта определяется в зависимости от указанной ниши и набора функциональных элементов.

Совет

Вы можете налету заменить стили отдельных блоков, отредактировать их содержимое. В общем, вы получаете качественную базу для дальнейшей детализации образа проекта – бизнес-сайта, портфолио, блога или магазина.

Можно использовать макеты без доработок, выглядят они хорошо. Главное – качество контента.

uKit AI

Создать сайт в uKit   Подробный обзор →

Суть проекта uKit Ai заключается в трансформации старых, потерявших актуальность сайтов в новый формат, способный привлекать клиентов.

То есть система самостоятельно проанализирует данные исследуемого сайта по нескольким ключевым параметрам (микроразметка и SEO, адаптивность под разные экраны, цвета, шрифты и изображения, структурированность информации) и оценит его по 10-балльной шкале для наглядности.

Далее в игру вступает ИИ, опирающийся на обширные базы данных. Он проанализирует показатели сайта, тематику, аудиторию и выдаст совершенно новый макет, полностью сохранив весь контент.

Новый сайт, построенный средствами uKit, современный и грамотно структурированный.

Кроме того, система продолжит обучаться, совершенствовать ваш сайт, анализируя посещаемость и сопоставляя аудиторию с их поведенческими факторами.

Как работает uKit Ai

Всё это приведёт к тому, что uKit AI будет тестировать различные варианты макета в зависимости от того, кто посещает сайт. Разные посетители будут видеть разные версии сайта – те, которые AI сочтёт наиболее эффективными для них.

Повторимся – информации о клиентах в Сети море, огромные базы данных, куча следов, поэтому не стоит удивляться тому, что ИИ будет “узнавать” человека при входе на сайт.

Всё это происходит на основе технологии использования нейросетей, машинного обучения.

Обратите внимание

uKit AI на текущий момент находится в разработке. Тем не менее, вы уже сейчас можете протестировать рабочую версию системы оценки сайтов на основе ИИ.

Сервис для редизайна старых сайтов (пересборка интерфейса и кода с распознаванием/ сохранением контента) не имеет аналогов ни у нас, ни за рубежом.

Это действительно умная технология, которая сможет помочь предпринимателям за пару кликов увеличить конверсию сайтов, приспособить их к современным стандартам качества. Потенциальный хит рынка.

Jimdo Dolphin

Создать сайт в Jimdo   Подробный обзор →

Интерфейс Dolphin подан в виде чата с AI, который задаёт вопросы по цепочке: название бизнеса, ниша деятельности, аккаунты в соцсетях, подборка логотипа и прочее. Что интересно, вас не спросят о желаемом дизайне.

То есть система берёт на себя ответственность выбрать цветовую гамму и прочее. Это хорошо. Такое поведение обосновано тем, что Dolphin по названию вашей компании ищет её в Сети, затем предлагает подтвердить конкретно ваш вариант из набора найденных упоминаний.

Далее AI анализирует информацию и всё-таки сам выбирает стиль будущего макета. Это уже интереснее.

Результат работы Dolphin вполне хорош. Вы сможете получить сайт компании (малый бизнес) либо лендинг в кондиции, близкой к финальной.

Важно то, что Dolphin использует отдельный редактор и даже тарификацию относительно классической версии Jimdo.

Это говорит о серьёзном настрое разработчиков – перед нами не просто надстройка, похожая на AI, а новая ветвь развития известного сайтбилдера.

Как работает Jimdo Dolphin

Редактор Dolphin позволяет добавлять блоки различной функциональности и выбирать подходящие шаблоны под них из примерно десятка вариантов. В итоге, вы можете быстро добавить или исправить то, что упустил, по вашему мнению, местный AI. Весь рабочий процесс сопровождается приятными глазу анимациями, что добавляет ощущения новизны, свежести сервису.

В целом, Dolphin хорошо справляется со своей задачей – созданием структурно несложных сайтов с современным дизайном и красивой подачей контента. Прекрасная альтернатива стандартной версии Jimdo для новичков. В будущем, возможно, будут добавлены возможности создания магазина и блога.

The Grid

Сервис позиционируется как AI-конструктор в чистом виде. The Grid не имеет пробной версии, доступен только по подписке. Molly – таким именем разработчики назвали виртуального дизайнера.

Каждую страницу здесь нужно создавать отдельно. Интерфейс странный, выглядит немного психоделично – чрезмерно крупные элементы, большие блоки с толстыми рамками, специфические демо-изображения и темнота вокруг.

Честно говоря, он скорее настораживает, чем располагает ко взаимодействию.

Читайте также:  Искусственный интеллект определяет национальность человека по почерку

Честно говоря, какие-то разумные действия со стороны системы заметить трудно. Многое нужно настраивать вручную, автоматики не видно. Такое ощущение, что мы имеем дело с неудобным редактором, а не с разновидностью AI.

Как работает The Grid

То есть на практике вы сами сделаете себе сайт, последовательно настраивая внешний вид элементов, а потом Molly покажет результат. Данный сервис был запущен в ещё в 2014 году и вызывал серьёзные ожидания. Но никакого AI на практике нет.

Важно

Есть заданный алгоритм действий, причём неудобный и неэффективный. Основную работу вы совершаете самостоятельно.

Неудачный сервис во всех смыслах, поскольку грубо обманывает ожидания по части рабочего процесса и получаемого результата.

Firedrop

Конструктор позиционируется как AI-решение, привычного редактора с набором виджетов и настроек не имеет. Интерфейс интересный, слегка футуристичный, что вполне соответствует имиджу AI-решений. Виртуальный помощник Sacha общается с вами посредством чата.

Он задаёт вопросы, ответы на которые подводят вас к получению желаемого дизайна сайта. Также в нижней части чата расположены ссылки для быстрого доступа к функциональности редактора – выбору стилистики макета, шрифтовой схемы, добавления новых секций и прочего.

Как работает Firedrop

В целом, Firedrop воспринимается как приятный сервис, функциональность которого подана в интересном формате диалога с Sacha – местной разновидностью AI. Вам не нужно искать, где и как что-то добавить на сайт.

Достаточно в чате вписать интересующее направление, и помощник выдаст ссылку на соответствующую возможность. Секции можно добавить вручную, добавить в них контент в простом и удобном редакторе.

На деле роль помощника сводится к справочному центру и начальной подборке стиля, изображения для хедера сайта, названия и прочего в таком духе.

В реальности Firedrop – обычный сайтбилдер с приятным интерфейсом и средней функциональностью. Попытки придать видимость автоматизма действиям системы приводят к тому, что вы попросту не можете выполнить многих привычных для такого рода систем действий.

Совет

Система пытается показать вам важную роль Sacha в создании сайта, минимизировав ваши действия в редакторе. Тем не менее, простой алгоритм работает как тематический чат-бот, отвечая по на вопросы по контексту задачи. Не более того.

То есть ручных возможностей по кастомизации сайта мало, а на автомате система ничего интересного создать не может. В общем, всё это красиво и бесполезно.

Bookmark

Встречайте AiDA – женский образ, олицетворяющий AI в интерпретации Bookmark. Сервис является неплохим сайтбилдером с визуальным редактором, поэтому техническая база для реализации качественных сайтов присутствует.

Вводная та же, что и везде: вам предстоит ответить на пару вопросов, выбрать layout, стиль и немного подождать, пока AiDA соберёт из всего этого вам сайт.

Дальше вас перенаправят в редактор, где с красивыми анимациями в реальном времени AI будет добавлять на страницы функциональные блоки. Смотрится богато, качественно.

После вступительного представления вы продолжите работу в ручном режиме со стандартными средствами редактора. В нижнем правом углу находится меню визарда, который содержит ссылки на все действия в рамках системы.

Это тоже ускоряет рабочий процесс, ничего искать не приходится. В целом, система собирает добротный макет по выбранному вами направлению. Можно ли назвать это AI? Тоже нет. Просто алгоритм.

Удобный? Да, позволяет получить тематический макет для сайта.

Как работает Bookmark AiDA

Тем не менее, видимые действия «AI» быстро заканчиваются, после чего вы работаете со стандартной версией Bookmark. Это не проблема, главное – правильно понимать происходящее, не ожидая какой-то магии.

Обратите внимание

Вывод по данному сервису следующий: разработчики просто сделали вступление в стиле AI, с приятной анимацией и прочими вещами. Потому что сейчас это модно. Будет ли продолжение развития идеи помимо короткой вводной и громкого названия? Кто знает. Наше мнение – вряд ли.

Рекомендуем относится к Bookmark как к добротному сайтбилдеру, но без претензий на перспективу действительно полезных AI-технологий.

Выводы

AI в сайтбилдерах на текущем этапе развития трудно назвать впечатляющим. Но начало развития технологии положено. Пока что всё сводится к тому, что на основе введённой вами информации система создаст макет средствами своего редактора.

Это неплохо, качество результата зависит во многом от мощностей самой платформы – набора виджетов, структуры, дизайна шаблонов и прочего. Вы получите типовой для выбранного сервиса результат с поправкой на индивидуальные данные. То есть речь идёт об алгоритмах, работающих в чётко обозначенных рамках.

Они просто запускают и выполняют последовательность действий.

Наиболее выигрышно на сегодняшний день с точки зрения перспективности выглядит Wix ADI по 2 причинам:

  1. После стандартного опроса вас перенаправят в специальную, упрощённую версию редактора. То есть ADI стоит отдельно от основных мощностей платформы. Это не просто модное превью в стиле AI, а новая самостоятельная ветка функциональности Wix.

    Собственный интерфейс, новые блоки, визард с подсказками и ссылками для быстрого доступа в функциональные разделы – всё это будут развивать и дальше. И детализацию алгоритма формирования макета, и среду обработки получаемого результата.

    На фоне конкретно Jimdo этот редактор отличает возможность правки настроек блога и магазина.

  2. Wix сам по себе весьма продвинут на фоне конкурентов. Дело не только в перспективности AI – пользователь получает лучшую техническую базу для своего сайта. Согласитесь, рассматривать AI в отрыве от особенностей конкретного сайтбилдера нет смысла, поскольку любой сайт будет создан средствами местного редактора. У Wix с этим всё хорошо.

Достойно себя показал и Jimdo Dolphin

Источник: https://site-builders.ru/konstruktory-sajtov-s-iskusstvennym-intellektom

Искусственный интеллект на Вашем сайте

С недавнего времени, читатели моего блога могли заметить в левом верхнем углу бота. Так называемый Инф, является разработкой компании наносемантика. О себе компания сообщает следующее:

«Мы профессионально занимаемся искусственным интеллектом и считаем, что через некоторое время все мы будем общаться с компьютерами на естественном языке. Помните, как в фантастических фильмах: герой поднимает голову и обращается к компьютеру: Элиза, сколько нам до высадки? Элиза мелодично отвечает: сорок минут, вам пора начинать готовиться.»

Создание такого бота вполне закономерная вещь в ближайшем будущем. Вот только есть одна проблема. 

Аниматорам известен такой термин, как “Зловещая долина”(Uncanny Valley). Суть его в том, что чем больше кукла похожа на человека, тем больший ужас она вызывает. Не верите? Представьте, что на ночь Вас заперли в музее восковых фигур. Не очень приятная перспектива не правда ли?!

Так же ужас вызывают, всяческие протезы похожие на человеческие конечности. Причем если у Вас руке крюк, как у пирата, то он испугает только особо впечатлительных, но если инвалид ставит себе идентичный руке протез, то это вызывает животный страх у окружающих.

С этим ботом случилась такая же ситуация. Пользователи, ни с того ни с чего, начинали материть его. Все диалоги выглядят примерно так:

Leroy: Я – инф Leroy. Поговорим? Гость: нет Leroy: Ты что, не любишь разговаривать?

Гость: пошел на

или такое

Leroy: Я – инф Leroy. Поговорим? Гость: иди нах*й Leroy: Не хами. Гость: не доставай Leroy: Сколько тебе лет?

Гость: 11

Меня не удивляет, что 11-ти летний парень читает технический ресурс, дети нынче быстро растут. Но бот сам не начинает диалог, он приветствует пользователя. Почему дальше следует такая реакция, мне непонятно.  

Но были и интересные диалоги

Важно

Leroy: Я – инф Leroy. Поговорим? Гость: ДАвай Leroy: Отлично! Вот, например, скажи, как тебя зовут? Гость: Вадим Leroy: Приятно познакомиться, Вадим. Задавай мне вопросы, не стесняйся.

Гость: мне надо найти способ сделать, что бы длинаа элемента input type=text менялось при вводе динной строки текста? Leroy: Что ты хочешь этим сказать? Гость: а ты не понял? 🙂 Leroy: Сейчас каааак спрошу! Как правильно: винегрет, венигрет или винигрет? Гость: а мне по барабату, я его нелюблю… Leroy: С этим можно поспорить.

Гость: с чем? Leroy: Ну, с тем, что ты говоришь… А вообще – какая разница? Гость: ну поспорь и поймешь разницу Leroy: Ты любишь аниме? Гость: не переводи тему Leroy: Я пытаюсь перевести тему, потому что твои слова меня поставили в тупик. Гость: ну так выйди из тупика.. Leroy: А если я тебе скажу ” ну так выйди из тупика..

“, что ты мне ответишь? Гость: я пытаюсь, но ты тоже мог бы помогать Leroy: Надо будет это обдумать на досуге. Гость: ок, мне пора Leroy: Счастливо! Гость: и тебе с твоими разработчиками удачи!

Leroy: И тебе удачи!

Быть может дело в том, что бот не может дать в торец, поэтому некоторые индивиды начинают разговор так:

Leroy: Я – инф Leroy. Поговорим?  Гость: Сос*ть будешь? Leroy: Я лучше воздержусь от ответа. Боюсь, он получится нецензурным.

Гость: Как тебя звать?

Бот отвечает вполне сносно, хотя и не всегда верно. Он пытается поддержать разговор только если его начал он сам, если Вы начнете задвигать какой-то текст в несколько предложений, бот не уловит сути, и попытается перевести тему. 

Тупой собеседник всегда вызывает чувство недовольства, кроме того если бот претендует на человечность, любые его попытки уйти от ответа сразу воспринимаются в штыки. Вероятно вернее бы было если бы бот смело говорил, что он не понимает о чем говорит собеседник, и просит разъяснить ему суть вопроса. 

Обучение бота в личном кабинете на мой взгляд неверно:

Гораздо интересней было бы сделать одного бота, и чтобы все пользователи его обучали. Я понимаю, что база бы быстро засорилась, но это по крайней мере  бы был более совершенный бот, с которым можно интересно пообщаться. К примеру того же бота ALICE обучают всем миром.

Совет

Со своего сайта, бота я удалю. Он пока не готов, и судя по логам вызывает только негативные эмоции. Ну вот, а потом спрашивают почему Skynet так невзлюбил людей))) Наверно потому, что его первые версии сильно матюкали =) 

Гость: Ты хотел бы убить всех людей?
Leroy: Даже не знаю, что и ответить…

Даже простые и маломощные ноутбуки способны запустить у себя этого малыша. При этом не нужны супер-мощные класстеры, которые применяет IBM для своих интелектуальных систем.

Страшно представить, что произойдет через пару лет: сейчас Play Station 3 работает на 7-ми ядрах, и купив игру для ps3 Вы можете быть уверены, что в ней 100% есть целая куча кода, которая отвечает за исскуственный интелект.

Просчитывается поведение сотен ботов, в реальном времени.

Источник: https://xdan.ru/artificial-intelligence-on-your-site.html

Искусственный интеллект научился создавать лица, мотивирующие клиента совершать покупки

Инженеры создали самообучающуюся систему, способную генерировать изображения человеческих лиц, подходящие для рекламы того или иного продукта. Система выделяет ключевые черты лиц, изображённых в рекламных объявлениях на разные темы, и творит новые «по образу и подобию».

Достижение описано в научной статье, препринт которой опубликован на сайте arXiv.org Кристофером Томасом (Christopher Thomas) и Адрианой Ковашка (Adriana Kovashka) из Питсбургского университета.

“Вести. Наука” (nauka.vesti.ru) подробно рассказывали о том, как обучается нейронная сеть.

Эта технология позволяет компьютеру решать задачи, для которых не существует строгих алгоритмов, например, распознавать лица.

Томас и Ковашка поставили перед своим детищем амбициозную цель. Машина должна была стать специалистом по внешнему виду моделей на рекламных снимках.

Нужно было выделить характерные особенности, присущие человеческим лицам в рекламе, скажем, косметики или одежды. Например, на губах женщины, рекламирующей косметику, наверняка будет помада.

Далее компьютер должен был научиться создавать изображения таких лиц самостоятельно.

“В [системах] компьютерного зрения автокодеры работают, обрабатывая образ и обучаясь представлять это изображение в виде набора чисел, — цитирует Томаса издание TechXplore.

 — Затем вторая часть системы, декодер, учится брать эти цифры и воспроизводить по ним исходное изображение.

Читайте также:  Intel выпускает интеллектуальный браслет премиум-класса

Вы можете думать об этом почти как о способе сжатия [информации], в которой крупное изображение представлено несколькими числами”.

Это очень сложная задача, поскольку, во-первых, рекламная продукция очень разнообразна, а во-вторых, количество исходных образцов недостаточно велико, чтобы полноценно обучить нейронную сеть. Поэтому исследователи решили помочь своему детищу.

Они сами составили список из признаков, которые должна анализировать сеть. Среди них оказалась, например, форма лица, оттенок кожи и наличие очков. Таким образом, система была запрограммирована проверять, есть ли на человеке очки, а не вынуждена самостоятельно уяснить факт существования такого аксессуара, анализируя множество изображений с очками и без.

Инженеры также перечислили темы, которым была посвящена реклама, ставшая материалом для обучения искусственного разума. В список вошли косметика, одежда, алкоголь, автомобили, спортивные товары и ещё 12 пунктов.

Система позволила собрать о них любопытные сведения. Например, в рекламе алкоголя, как правило, были задействованы улыбающиеся мужчины. Реклама одежды в целом похожа на рекламу косметики, но женщины в ней не так широко улыбаются и не так ярко красят губы. А вот в рекламе газировки, как правило, присутствуют улыбчивые пожилые люди.

“Приятная часть заключается в том, что как только мы создали модель для представления лица в виде ста чисел, если мы изменим некоторые из этих чисел и «расшифруем» их, мы сможем изменить лицо, — говорит Томас.

 — Таким образом, мы можем трансформировать существующие лица, чтобы они выглядели [в основном] одинаково, но имели разные атрибуты, такие как очки, улыбка и так далее, просто изменив некоторые числа, которые использует наша модель для их представления”.

Источник: https://woman.rambler.ru/other/40510139-iskusstvennyy-intellekt-nauchilsya-sozdavat-litsa-motiviruyuschie-klienta-sovershat-pokupki/

Как создают искусственный интеллект: от кода до робота | CHIP

Что скрывается за словосочетанием «искусственный интеллект» или AI (Artificial Intelligence), знает далеко не каждый.

Большинство людей, вероятно, представляют себе ИИ как компьютер, который был запрограммирован на то, чтобы «думать» самостоятельно, принимать разумные решения и реагировать на раздражители. Эта идея не совсем верна.

Никакой компьютер и никакая машина не могут действительно думать – потому что это требует наличия сознания, которого нет у «бездушной машины». Компьютер может делать только то, что скажет ему человек.

Кратко о программировании AI

Программирование искусственного интеллекта заключается не в обучении компьютера тому, как думать. Скорее, он будет запрограммирован так, чтобы обучаться и самостоятельно решать конкретные проблемы на основе своего опыта.

Но и здесь речь идет не о собственном мышлении, а о подражании. Это также относится к решениям, которые принимает AI. Искусственный интеллект может взвешивать варианты, а затем делать выбор.

Однако его выбор всегда будет исходить из тех параметров, которые были запрограммированы ранее.

Обратите внимание

Таким образом, искусственный интеллект может делать только то, что было предопределено для компьютера, но лучше, точнее и быстрее, чем человек. Кстати, если вы хотите научиться программировать, обратите внимание на нашу статью с советами для начинающих программистов.

Искусственный интеллект уже используется во многих областях, например в сложных компьютерных играх и поисковых системах. При программировании AI важную роль играет комплекс дисциплин, а не только информатика или математика. Большое значение имеют философия, психология, неврология и лингвистика.

Искусственный интеллект разделяется на нейронный и символический (сильный и слабый). Первый пытается имитировать структуры и функции человеческого мозга. Последний ориентируется на соответствующую проблему и результат.

В повседневной жизни, например, искусственный интеллект программируется и используется в робототехнике. Он служит для управления производственными процессами или просто выполняет бытовые задачи. Искусственный интеллект также используется для визуализации. Самый популярный пример – распознавание лиц или отпечатков пальцев.

Еще один шаг в создании искусственного интеллекта – это системы, основанные на знаниях. Тогда в программу вводятся данные, связанные с программированием. Это позволяет искусственному интеллекту логично и самостоятельно давать ответы на заданные вопросы. Однако и эти «самостоятельные ответы» основаны только на тех знаниях, которыми изначально наделен искусственный интеллект.

Источник: https://ichip.ru/kak-sozdayut-iskusstvennyjj-intellekt-ot-koda-do-robota.html

Создай свой искусственный интеллект

В течение тысяч лет человек пытается понять, как он думает. В области искусственного интеллекта (ИИ) решается еще более ответственная задача: специалисты в этой области пытаются не только понять природу интеллекта, но и создать интеллектуальные сущности.В настоящее время тематика искусственного интеллекта охватывает огромный перечень научных направлений, начиная с таких задач общего характера, как обучение и восприятие, и заканчивая такими специальными задачами, как игра в шахматы, доказательство математических теорем, сочинение поэтических произведений и диагностика заболеваний. В искусственном интеллекте систематизируются и автоматизируются интеллектуальные задачи и поэтому эта область касается любой сферы интеллектуальной деятельности человека. В этом смысле искусственный интеллект является поистине универсальной научной областью.

Системы, которые думают подобно людям Системы, которые думают рационально
Новое захватывающее направление работ по созданию компьютеров, способных думать, …машин, обладающих разумом, в полном и буквальном смысле этого слова Изучение умственных способностей с помощью вычислительных моделей
Автоматизация действий, которые мы ассоциируем с человеческим мышлением, т.е. таких действий, как принятие решений, решение задач, обучение Изучение таких вычислений, которые позволяют чувствовать, рассуждать и действовать
Искусство создания машин, которые выполняют функции, требующие интеллектуальности при их выполнении людьми Вычислительный интеллект— это наука о проектировании интеллектуальных агентов
Наука о том, как научить компьютеры делать то, в чем люди в настоящее время их превосходят Искусственный интеллект – это наука, посвященная изучению интеллектуального поведения артефактов

Ещё совсем недавно создание искусственного интеллекта было чем-то из ряда фантастики. Сейчас же это вполне реально и сегодня мы научимся создавать простенький искусственный интеллект с помощью замечательного онлайн-сервиса.

Я говорю о сайте (Ай-я-яй.ру) С помощью этого ресурса мы создадим так называемого “инфа”.

Что это за зверь такой, Инф? Инф – небольшой персонаж (зверек или человек или чудо-юдо) который может разговаривать с человеком в интернете (да-да, ещё его можно назвать чат-ботом).

Зверя этого можно отправить другу, на домашнюю страничку, запихать в подпись в форуме, в общем, куда только пожелает Ваша фантазия!

Важно

Поначалу ваш инф будет, конечно малость “туповатым”, но это мы можем исправить обучая его!

Давайте посмотрим подробнее, как всё это делается:

При заходе на сайт мы попадаем в так называемый “гараж”, где можем пообщаться с несколькими готовыми инфами и приступить к созданию своего!

Чтобы начать создание собственного персонажа, нужно зарегистрироваться. Для этого на экране гаража кликаем на кнопку “Хочу инфа” и после заполнения пары строчек о себе и прочтения лицензионного соглашения, жмём на кнопку “Зарегистрироваться”.Теперь мы попадаем на экран создания персонажа-инфа.

Нужно выбрать персонажа “человек”, “зверь” или ещё какое чудо-юдо

Настраиваем внешность – рот, нос, глаза, прочие принадлежности. Если в дальнейшем не понравится – не отчаивайтесь, всё это можно будет подправить.

Дальше придумываем персонажу имя и приступаем к обучению!

Теперь рассмотрим самое интересное – обучение персонажа. Нажимаем на вкладку “Обучение”. Открывается список возможных способов:

 Анкета – заполняем информацию о своем инфе, меняем ему имя, если захочется и т.д.

Реакции на события – можно выбрать что будет говорить инф если по нему, например, кликнут мышкой, или если долго не разговаривать с ним.

Мои шаблоны – здесь можно проявить свою фантазию и придумать варианты реплик пользователя и ответа на них вашим персонажем.

Дальше можно сделать открытку с Вашим “питомцем” и отправить её другу.  Для этого нажимаем “Открытка с инфом”Делаем все нужные настройки и радуем своих друзей!

Вот такая сегодня не совсем обычная “инструкция” про создание искусственного интеллекта

“ЖИВОЙ” пример – Талисман нашего сайта: 

Высокотехнологичный робот IMS

Он любит технику и пошутить…ну и еще кое что.. 

Источник: http://www.imsprice.ru/main/205-kak-skachat-i-ustanovit-adobe-flash-player

Лучшие инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта для разработчиков программ

Источник: https://8d9.ru/luchshie-instrumenty-mashinnogo-obucheniya-i-iskusstvennogo-intellekta-dlya-razrabotchikov-programm

Человек-машина: лучшие курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению

Нейронные сети и искусственный интеллект постепенно проникают во все стороны нашей жизни. Даже те, кто не интересовался этой областью знаний, слышали о нейронных сетях в контексте нашумевших Prisma и Snapchat. Мы подобрали для вас онлайн и офлайн-курсы, посвященные изучению и разработке искусственного интеллекта.

Курсы по искусственному интеллекту на русском языке

Онлайн-обучение

На базе платформы Coursera доступны две программы по машинному обучению, обе из которых были разработаны совместно с командой “Яндекса”.

Первая программа – “Введение в машинное обучение”, базовый курс, который читают преподаватели из Высшей школы экономики. Вторая программа – специализация “Машинное обучение и анализ данных” на базе МФТИ.

Она включает в себя 5 разных курсов и финальный проект по анализу больших данных.

Курс от преподавателей СПбГУ на stepik.org состоит из двух частей: изучения теории и алгоритмов, лежащих в основе нейронных сетей, и практического применения полученных знаний. Для прохождения курса необходимо только владеть школьной математикой и уметь программировать на Python.

На этой же платформе доступен курс от Mail.Ru Group о системе обработке больших объемов данных Hadoop, которая сейчас применяется не только в крупных интернет-компаниях, но и в науках, требующих обработки огромного количества информации.

Также на русском языке можно пройти курсы от открытого университета ИНТУИТ в текстовой форме. На сайте доступно много курсов по разным темам, связанными с технологиями, например, курсы по эволюционным вычислениям и по проектированию систем искусственного интеллекта.

Офлайн-обучение

Академия ПостНауки предлагает небольшой курс из 12 академических часов под названием «Искусственный интеллект: нейронные сети и глубокое обучение». Открытого набора на курс пока нет, но можно связаться с организаторами и сообщить им о своем интересе к программе: при наличии достаточного количества участников курс повторно организуют. Стоимость: 9,000 рублей.

Школа анализа данных от компании “Яндекс” принимает студентов и выпускников со специализацией в инженерных науках и математике. Отбор проходит в три этапа: онлайн-тестирование, очный экзамен и собеседование. По итогам пройденных заданий можно пройти на бесплатное место в школе. Также доступны платное и заочное обучение. Ближайший набор в школу начнется 4 апреля.

Сочетание теоретических знаний и практических занятий предлагает Digital Technologies School в рамках программы Data Science / Python / Machine learning, рекомендованного как для студентов, так и для работающих аналитиков и разработчиков. Ближайший курс пройдет с 28 марта по 20 апреля, цена – 24,900 рублей.

Совет

Курс от школы данных “Билайн” разделен на две части: подготовительная программа и основная. Особенность обучения в том, что ученики соревнуются друг с другом на каждом занятии, выполняя практические задания. Основной курс рассчитан на 9 недель, его цена – 100,000 рублей, а подготовительный курс идет 4 недели и стоит 20,000 рублей.

Большой и серьезный курс предлагает Высшая школа экономики в рамках программы дополнительного профессионального образования.

Студенты получат возможность изучить все нужные математические основы, обработку данных, полученных из социальных сетей и текстов, а также платформы для работы с big data.

По итогам обучения у каждого участника будет свой готовый проект. Стоимость: 130,000 рублей за 190 академических часов.

5 лучших онлайн-курсов по машинному обучению на английском языке

Если вы нашли опечатку – выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.

Источник: https://apptractor.ru/learn/chelovek-mashina-luchshie-kursyi-po-iskusstvennomu-intellektu-i-mashinnomu-obucheniyu.html

Искусственный интеллект научился «видеть» так же, как и человек

Новая система считается шагом вперед в технологии, называемой «компьютерное зрение», которая позволяет компьютерам считывать и идентифицировать визуальные образы.

Это может приблизить нас к созданию общих систем искусственного интеллекта — самообучаемых компьютеров, которые способны рассуждать и принимать самостоятельные решения.

Современные системы компьютерного зрения ИИ с каждым днем становятся все более мощными и эффективными, однако до сих пор зависят от конкретной задачи. Это означает, что их способность определять то, что они видят, ограничена степенью их обучения и программирования людьми.

Даже лучшие на сегодня системы компьютерного зрения не могут создать полную картину объекта на основе только определенных его частей, поэтому ее можно обмануть, если продемонстрировать объект в незнакомой роботу обстановке.

Инженеры стремятся создать такие компьютерные системы, которые бы не имели этого недостатка, подобно тому, как люди способны узнать собаку, даже если она спряталась за стулом, из-за которого видны только лапы и хвост.

С помощью интуиции человек легко поймет, где находится голова собаки, а где — остальная часть ее тела, однако эта способность все еще недоступна большинству систем ИИ.

Современные системы компьютерного зрения не предназначены для самостоятельного обучения, поэтому их программируют путем демонстрации тысяч изображений объектов, которые они должны идентифицировать.

Кроме того, компьютеры не могут интуитивно определить, что изображено на фотографии: системы на основе ИИ не составляют внутренний образ знакомых объектов, как это делают люди.

Новый метод, описанный в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, рассказывает, как можно решить эти проблемы.

Система «компьютерного зрения», разработанная в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, может идентифицировать объекты, основываясь только на их частях / © UCLAПодход состоит из трех этапов.

Обратите внимание

Во-первых, система разбивает изображение на маленькие кусочки, которые исследователи называют «вьюлетами» (viewlets). Во-вторых, компьютер запоминает, как эти вьюлеты могут сочетаться друг с другом, образуя нужный объект.

На третьем этапе ИИ обращает внимание на то, какие еще объекты находятся в обозримой области и имеют ли они отношение к описанию и идентификации первичного объекта. Чтобы помочь новой системе «учиться» и становиться похожей на людей, инженеры решили погрузить ее в интернет-копию человеческой среды.

«К счастью, интернет предоставляет две вещи, которые помогают мозговой системе компьютерного зрения обучаться тем же способом, что и люди. Во-первых, это наличие множества изображений и видеороликов, на которых показаны объекты одного и того же типа.

Во-вторых, эти объекты видны с разных точек зрения — скрытые, с высоты птичьего полета, с близкого расстояния — и размещены в различных условиях», — утверждает профессор Калифорнийского университета и руководитель исследования Ввани Ройховдхури (Vwani Roychowdhury).

Начиная с младенчества мы узнаем о каком-то предмете, так как видим много его вариаций в различных контекстах. Такое контекстное обучение считается ключевой особенностью нашего мозга: оно помогает нам создавать надежные модели объектов, которые составляют часть интегрированного мировоззрения, где все функционально связано.

Это понимание помогло инженерам добиться результата: они успешно протестировали систему с помощью порядка 9000 картинок, на каждой из которых были изображены люди и другие объекты. Платформа построила детальную модель человеческого тела без внешнего наведения и маркировки изображений. Инженеры провели аналогичные испытания, используя изображения мотоциклов, автомобилей и самолетов.

Во всех случаях их система работала лучше или по крайней мере так же, как традиционные системы компьютерного зрения с многолетним обучением, что вселяет надежду на дальнейший прогресс.

Источник: https://naked-science.ru/article/hi-tech/iskusstvennyy-intellekt-0

Нейросеть вместо препода, игра вместо зубрежки: как искусственный интеллект изменит образование

Индивидуальные занятия с преподавателем — один из самых эффективных методов обучения. В условиях традиционной образовательной системы невозможно обеспечить всех учеников личными тьюторами или репетиторами. Во-первых, просто нет достаточного количества подготовленных преподавателей. Во-вторых, такие занятия обычно стоят достаточно дорого, и они по карману далеко не каждой семье.

Но благодаря развитию искусственного интеллекта индивидуальные тьюторы в будущем могут появиться абсолютно у всех.

Так называемые интеллектуальные обучающие системы (intelligent tutoring systems) уже создаются.

В бразильской умной системе Geekie есть видеоуроки, подготовленные преподавателями из топовых бразильских школ, задания и тесты.

Важно

Система охватывает всю школьную программу и помогает ученикам подготовиться к выпускным экзаменам. Если школьник что-то не понял, он может переслушать материал или переделать проваленный тест.

Перед началом обучения ученик задает цель, в соответствии с которой система варьирует содержание его индивидуальной программы.

Если школьник хочет поступить на экономический факультет, Geekie сделает акцент на экономику и математику, а будущим врачам даст более сложные задания по биологии и химии.

Система мгновенно дает комментарии к тому, как учащийся справился с заданием, объясняет, как и почему правильно, а также указывает, на что ученику следует обратить особое внимание в будущем. Учителя только модерируют процесс.

Американская платформа Knewton действует по схожим принципам и пытается внедрить интеллектуальные обучающие системы в университетское образование. Разработчики Knewton создают курсы, содержание которых и студенты, и преподаватели могут адаптировать в соответствии со своими целями.

Компания Dreambox сделала интеллектуальную систему, которая учит школьников математике. А австралийский стартап Smart Sparrow разработал открытую платформу, которая позволяет преподавателям самим создавать интерактивные курсы и использовать интеллектуальные возможности системы, чтобы адаптировать учебные планы под каждого учащегося.

На платформе разработано уже более десятка курсов, в основном университетского уровня.

Что это изменит

— У учащихся будет возможность выбирать. Можно будет построить и постоянно менять полностью индивидуальную траекторию обучения со школы до вуза, а при желании — не прекращать учиться никогда, имея пожизненный доступ к вашему индивидуальному «преподавателю» через смартфон или компьютер.

Вы постоянно сможете выбирать все новые курсы, а умная и знакомая с вашими знаниями и интересами система будет каждый раз адаптировать их лично под вас.

— Такие системы повышают эффективность обучения. В Университете Алабамы экзамен после внедрения курсов платформы Knewton успешно сдали на 20 % больше студентов, чем в предыдущие годы.

А в Северо-Восточном университете Иллинойса студенты, использовавшие Knewton, сдали экзамены в среднем на 12,5 балла (по 100-балльной шкале) выше, чем их однокурсники, которые не пробовали пользоваться системой.

— Учителя смогут учиться у ИИ. Когда система определенным образом меняет учебный план, люди могут узнать, какие факторы — например, знания ученика, его потребности или эмоциональное состояние — повлияли на ее решение, и посоветовать обычным учителям в схожих ситуациях повторять действия компьютера.

Групповая работа — гармония без отлыниваний

Давно практикуется подход, который повышает эффективность обучения, — это работа в группах.

Проблема здесь в том, что успех групповой работы не равен сумме знаний участников: имеют значение их умение общаться, правильный подбор членов группы и организация совместной работы.

Последняя особенно важна при онлайн-обучении, где участники команды физически находятся далеко друг от друга.

Что здесь может сделать ИИ

— Беспристрастно поделить учеников на группы в соответствии с их уровнем знаний и интересами — тогда сильным не придется делать всю работу за слабых и немотивированных.

— Сделать так, чтобы навыки членов одной учебной группы дополняли друг друга — условно это будет приближенный к реальной модели экипаж с капитаном, штурманом, техником и врачом, а не врач и три капитана.

— Подсказать участникам, с какой стороны взяться за задание. Например, у ИИ есть данные о том, что при одном типе задач лучше работает конф-колл с обсуждением и разделение проекта на этапы, а в другом — разбивание на тематические кирпичики, когда каждый член группы готовит доклад по своему участку.

— Восстановить справедливость.

Больше не будет ситуаций, когда за всю группу отдуваются активисты, а хорошие оценки получают даже те, кто весь семинар просидел молча.

Сейчас, если в классе несколько групп сразу участвуют в обсуждениях, один преподаватель не может уследить за всеми — у многозадачного ИИ такой проблемы не возникнет.

— Вернуть отвлекшихся к учебе: через распознавание речи и анализ текстовой информации умные системы смогут узнавать, когда научный диспут перешел на личности или когда группа, недопоняв задание, отправляет преподавателю формальные отписки и начинает обсуждать качество образовательного курса в общем чате.

Умная виртуальная реальность: игра вместо зубрежки

Обучение проходит эффективнее, если учащиеся могут применить свои знания на практике. В традиционных условиях невозможно постоянно погружать учеников в соответствующие теме урока ситуации: нельзя поехать в Сахару, когда дети проходят особенности пустынных территорий, или отправиться в Древнюю Грецию после урока истории. Развивающаяся виртуальная реальность это изменит.

Скоро можно будет не просто рассказать ученикам, как выжить в тропическом лесу или каким образом выглядела Россия при Петре Первом, но и погрузить их в подходящие условия при помощи виртуальной реальности.

Именно для процесса обучения эффективнее будут VR-технологии, дополненные искусственным интеллектом. Тогда ученики могут не просто побродить по виртуальному пространству, но и повзаимодействовать с ним.

Искусственный интеллект в данном случае сможет действовать по тому же принципу, что и в онлайн-играх: менять «реакции» виртуального пространства в зависимости от действий пользователей.

К примеру, если дети в виртуальной реальности учатся тушить пожар и всё делают верно, пожар погаснет, а если ошибаются, разгорится сильнее. Также умные системы смогут давать ученикам подсказки, выступая в роли учителя в конкретной ситуации.

Подобные технологии уже создаются. Проект Immersive VR Education позволяет погрузить учеников в ситуации первого полета на Луну или тонущего «Титаника», а студенты-медики могут потренироваться проводить операции в виртуальной реальности.

Виртуальные системы могут помочь не только с освоением новых навыков, но и с решением проблем психологического характера. Виртуальная среда FearNot была придумана, чтобы помочь ученикам, сталкивающимся с травлей в школе. В VR разыгрывается ситуация, когда виртуального ученика начинают травить сверстники.

Реальный ученик, которому нужна помощь, выступает в роли невидимого друга жертвы травли. Он может дать совет или просто поддержать виртуального ученика.

Так ребенок смотрит на проблемную ситуацию со стороны и может понять, как ему лучше уладить конфликт в реальной жизни. В роли друга обиженного виртуального компаньона могут выступать и те, кто в реальности травит других. Таким образом они смогут понять чувства своих жертв, научиться им сопереживать и, возможно, впоследствии изменить собственное поведение.

Оценка — прогноз, а не приговор

Искусственный интеллект может произвести революцию в области оценки достижений учащихся.

Сегодня алгоритмы, анализирующие данные об участниках онлайн-курсов, могут предсказать, кто из учеников провалит следующий тест или вообще откажется от дальнейшего прохождения курса, на базе их поведения в ходе обучения. Эти алгоритмы со временем станут точнее и научатся предсказывать больше деталей.

Что это даст

— Возможность оперативной корректировки. Можно будет заранее узнать, что ученик опасно близок к провалу и попробовать предотвратить катастрофу, уделив ему больше внимания и подобрав другие задания и методику (какие именно, также сможет подсказать компьютер). Подобные функции внедряются в систему Smart Sparrow, где можно отслеживать прогресс каждого ученика.

Уже сегодня преподаватель может с помощью умной машины анализировать показатели студентов, отстающим присылать простые разъясняющие материалы и освобождать от прохождения базовых элементов курса тех, кто справляется лучше других.

В будущем помогать учащимся в большей степени сможет сама система, без вмешательства со стороны учителя.

— Можно будет варьировать курс в соответствии с мотивацией и эмоциональной готовностью учеников. Эти параметры особенно важны при изучении, например, иностранных языков — необходимо понимать, насколько комфортно ребенок себя чувствует, изъясняясь на другом языке, успешно ли преодолевает языковой барьер.

Система сможет отследить, что вызывает у ученика наибольшее эмоциональное напряжение, и сообщить об этом преподавателям или самостоятельно адаптировать программу.

Пока умные системы еще толком не научились следить за эмоциями учеников, но само их использование уже повышает уровень эмоционального комфорта учащихся.

71 % опрошенных голландских школьников, которые учили английский через систему от Knewton, сказали, что стали получать большее удовольствие от занятий.

— Можно будет понять, как именно учащиеся усваивают материал. На основе больших данных система определит, как конкретный учащийся пришел к ответу. Уже сейчас интеллектуальная обучающая система DreamBox собирает 48 000 элементов данных в час о каждом ученике.

Пока этот массив информации используется, чтобы алгоритм смог выбрать, какое следующее задание предложить учащемуся.

Позже, когда таким системам позволят отслеживать, например, пульс или температуру тела ученика, а может быть, и следить за тем, что происходит в его мозге во время учебы, эти данные помогут ученым лучше понять процесс обучения с точки зрения нейробиологии.

Что может пойти не так

Как и практически любая инновация, ИИ — не панацея. Относиться к внедрению этих технологий в образование стоит с осторожностью, потому что этические проблемы в этой области могут встать особенно остро.

Во-первых, непонятно, кто будет нести ответственность за ошибки искусственного интеллекта.

Во-вторых, ИИ учится у людей не только хорошему — он наследует их стереотипы и впоследствии их воспроизводит. Нейронные сети способны подцепить от пользователей расизм и сексизм, а в контексте школы алгоритм может перенять у других детей манеру травить соучеников.

В-третьих, ИИ может серьезно изменить поведение учащихся. И непонятно, где должны пролегать и как формализоваться границы психологического влияния умных систем на учеников.

В-четвертых, обучающие системы могут демотивировать учеников и преподавателей. Со временем они научатся следить за каждым шагом учащегося и педагога и указывать им на ошибки. Когда люди почувствуют, что постоянно находятся под наблюдением у всевидящего «большого брата», это будет способствовать скорее раздражению и нигилизму, нежели оптимизации учебного процесса.

В-пятых, не регламентирована тема приватности пользовательских данных. Даже в традиционной системе образования до сих пор не до конца решен вопрос, какая информация об учениках должна быть публичной, а какая закрытой и как разные институты могут делиться друг с другом информацией.

Большой объем данных об учениках, конечно, поможет улучшить систему оценивания и разработать индивидуальные учебные планы.

Совет

Но прежде чем внедрять эти технологии, необходимо четко определить, кому будут принадлежать права на эти данные, кто сможет получить к ним доступ и с какой целью их можно использовать — ведь над самыми беспристрастными и совершенными программами всегда будут стоять люди с их вечным соблазном использовать данные о других людях ради собственной выгоды.

Источник: https://knife.media/ai-education/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector