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.
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. 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. 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.
