Штучний інтелект vs людина. Хто в кого вчитиметься?

ФОТО - на заглавное фото можно робота Софию, которого в прошлом году презентовали китайцы

Чи готові ми до наступу штучного інтелекту, як не втрапити до пастки недооцінювання швидкості його застосування, масштабів та можливих викликів. Чи зможуть потужні технології опанувати геть усі людські навички і чим це загрожує? Як застосовувати ШІ у навчанні і чи можна підготувати дітей до майбутнього, якщо теперішнє стрімко змінюється – відповіді на ці питання шукала Ольга Головіна.

Штучний інтелект – що це?

Штучний інтелект дозволяє комп`ютерам навчатися на власному досвіді – обробляти великий об`єм даних і віднаходити закономірності; адаптуватися до заданих параметрів і виконувати ті задачі, які раніше були під силу лише людині. У більшості випадків реалізації ШІ – від комп`ютерних шахістів до безпілотних автомобілів – дуже важливою є можливість глибокого навчання і обробки природньої мови.

Штучний інтелект – це комплексна дисципліна з численними теоріями, методиками і технологіями. Він розвивається з шаленою швидкістю. Обчислювальна потужність ШІ подвоюється кожні три з половиною місяці.

Песимісти кажуть – а раптом у штучного інтелекта з`явиться щось на кшталт особистості, оскільки він рахує і думає швидше людини, а отже, може вийти з-під контролю людини. Як у голівудських екшенах.

ФОТО - кадр з термінатора, тільки підписати його обовьязково

Оптимісти ж вважають, що ШІ не матиме свідомості, тому треба просто навчитися ефективно його використовувати.

Штучний інтелект демонструє свою силу через машинне навчання (ML) - здатність машини продовжувати вдосконалювати свою продуктивність, не потребуючи людського втручання. За останні кілька років машинне навчання стало набагато ефективнішим та доступнішим.

До 2016-го року машини були успішно запрограмовані, щоб перемогти людей у тих ​​іграх, де є чіткі і не дуже правила і стратегії. Приміром, шахи. Все змінилося в березні 2016 року, коли Alpha Go AI від Google переміг чемпіона Лі Се-Дола в грі Go. На відміну від шахів, успіх у Go менше базується на розумінні чітких стратегій, а більше на інтелекті, судженнях та інтуїції.

Останні прориви, де відзначився ШІ – це розпізнавання розмовної мови, діагностика в радіології та офтальмології, моніторинг енергоефективності великих центрів обробки даних та виявлення закономірностей у генетиці.

Ми, люди, знаємо більше, ніж можемо сказати: ми не можемо точно пояснити наші вміння робити багато речей – від розпізнавання обличчя до правильного ходу в давньо-азіатській стратегічній грі Go. До ери машинного навчання ця нездатність сформулювати власні знання означала, що ми не могли автоматизувати багато завдань. Тепер ми це можемо.

Нейромережа може управляти рухом автомобіля. Є датчики, які можуть знімати в режимі реального часу що відбувається на дорогах, а отже, управляти процесом транспортної системи міста – перемикати світлофори.

ФОТО - на дорозі, світлофори

Є нейромережа, яка може аналізувати спортивні матчі і навіть генерувати тексти на їхній основі, аналізувати фондові ринки.

До того ж, системи машинного навчання – це супер-відмінники. Вони можуть досягти надлюдських показників у широкому спектрі діяльності - від виявлення шахрайства до діагностування важких захворювань. Їхній вплив на розвиток економіки буде дедалі посилюватися. Вже зараз ШІ використовують тисячі компаній по всьому світу, однак більшість його потужних можливостей ще не використані.

Ендрю Макафі, співзасновник і директор «Ініціативи з цифрової економіки» школи менеджменту МТІ Слоуна вважає, що наразі залишається чотири сфери, в яких людина має переваги. По-перше, це здоровий глузд. У машин цього немає. Тому, коли ставки надто високі, завжди потрібно тримати людину в курсі справ. По-друге, це здатність людини ставити питання. Комп`ютери не знають, над чим працювати далі, тому Homosapiens і далі ставитимуть питання, які потрібно вирішити і будуть допитливими щодо майбутнього. По-третє, це соціальні навички, які необхідні для того, щоб орієнтуватися в нашому складному світі, де ми постійно ведемо переговори, координуємо дії, мотивуємо та переконуємо. І нарешті, люди мають унікальну здатність співпрацювати з ШІ, щоб модифікувати новий світ.

ФОТО - людина перед телефоном, крупний план

Застосування ШІ

Вплив ШІ буде посилюватися протягом найближчого десятиліття, оскільки виробництво, роздрібна торгівля, транспорт, фінанси, охорона здоров`я, право, реклама, страхування, розваги, освіта, і практично кожна інша галузь перетворюють свої основні процеси та бізнес-моделі таким чином, щоб скористатися перевагами машинного навчання.

Великі американські гравці на полі ШІ – це Google, Facebook, Amazon та Microsoft. У Китаї це Alibaba, Tencent і Baidu.

Facebook застосовує ШІ для вирішення таких чутливих питань як мова ненависті, дезінформації (fakenews), кібер-булінгу. У компанії наголошують, що ключовими і пріоритетними аспектами, де застосовують ШІ найближчим часом залишатимуться безпека користувачів та цінності, які вони розділяють.

Чимало вважають, що в ШІ існує величезний потенціал для того, щоб зробити людей більш творчими. Як доказ – зростаюча популярність конкурента Facebook, Instagram, WhatsApp - TikTok. Користувачам не обов`язково бути професійними редакторами, режисерами, сценаристами чи фотографами, щоб створити відео або будь-який інший контент.

І демократії, і авторитарні уряди застосовують технологію ШІ, як інструмент політичного та соціального контролю. Дані, зібрані з додатків та веб-сайтів, оптимізують рекламу. Розроблений у 2017 році в Стенфорді алгоритм може розпізнавати з фотографії людини, навіть, її сексуальну орієнтацію.

ФОТО - можна багато людей, можна навіть Китай, оскільки мова про нього далі

Жодна країна не застосовує так активно ШІ у розпізнаванні обличчя та спостереженні, як Китай. Ця індустрія процвітає завдяки жорсткій конкуренції та вільному доступу до персональних даних. Камери усюди. Дані використовують не лише для полювання за злочинцями, а й для інших цілей.

Коли у липні 2017 року уряд Китаю оголосив грандіозний національний план з розробок ШІ, це послужило сигналом для більшості китайських міст та провінцій "вливати" гроші в подібні проекти.

Китайський бум застосування ШІ сприяв появі десятків компаній. Статки кожної оцінюють в понад мільярд доларів. Серед них Sense Time (інвестує в автономне кермування), Yitu (рекламує свої розробки в галузі медичних зображень та аналізу документів), iFlytek (демонструє інструменти для аналізу юридичних документів), Megvii (розвиває галузі логістики та виробництва).

Система розпізнавання обличчя в новому аеропорту Пекіна працює лише для китайських авіаліній. Пасажири можуть зареєструватися, пройти кордон безпеки, увійти до бізнес-зали і навіть сісти на літак, не показуючи при цьому посадковий квиток.

ФОТО на кордоні, паспортний контроль

Технологія розпізнавання обличчя дає також можливість розблокувати телефони, заходити в додатки одним лише поглядом.

Можливості для застосування у школах вже зараз

Процес навчання – це більше процес взаємодії людини з людиною. Ті прогнози, які лунають сьогодні від світових аналітичних центрів, сходяться на тому, що професія вчителя в широкому розумінні, буде залишатися актуальною впродовж наступних 20-30 років.

Інша річ, що на машинний інтелект можна перекласти процеси управління інституцій освіти, якщо не заважатиме інерція мислення. З процесу навчання рутину треба поступово забирати і передавати її IT-помічникам. Можна починати з управління школою, як фізичним простором. Це може бути моніторинг енергоспоживання, контроль безпеки. Є системи, які за рухом, положенням тіла можуть розпізнавати людей, які готуються вчинити протиправні дії, якщо це булінг, приміром.

Створювати індивідуальні траєкторії для навчання кожного учня – цілком реально. Для цього слід враховувати бажання, запити, інтереси учнів з одного боку. А з іншого – що може запропонувати школа, система позашкільної освіти, щоб скласти це в зрозумілий графік.

Оцінку результатів навчання можна проводити за рухом очей – чи вперше бачить текст школяр, скільки часу концентрується на завданні. Можна озброїти центри оцінювання такими програмами.

ФОТО - можна дитину перед компом

Уже є технологія у вигляді чат-бот платформи. Вона може бути доповнена системою шкільного управління (school-management). Є готове рішення в Microsoft –Classroom. Хоча ці ресурси платні, але є академічні ліцензії. Чому б вітчизняним винахідникам не розробити український аналог, який дозволить виконувати хай не весь функціонал, але основний і доповнити його чат-бот платформою, щоб краще комунікувати вчителю з учнем?

Згодом у кожного учня може бути свій асистент – щось на кшталт Siri,Alexa. Такий собі постійний кібер-помічник. Дитина б його отримувала в ранньому віці. У цієї системи буде достатньо даних і накопиченого досвіду, на основі чого нейромережа буде самонавчатися. Важливо, щоб базові функції були закладені так, аби це був сократівський принцип – вчасно ставити питання. І тоді цілком можливо, що здійсниться мрія античних філософів – щоб кожного громадянина виховував філософ.

А як у них?

Протягом 2020-2021 років Фінляндія надасть мешканцям Євросоюзу безкоштовний доступ до онлайн-курсу під назвою «Елементи ШІ». Програму створив Гельсінський університет та фінська технологічна компанія Reaktor. Вона покликана заохочувати людей до освоєння основ штучного інтелекту, незалежно від віку та освіти. Цифрові навички та обізнаність нині потрібні всім. Ініціатива коштує фінському бюджету 1 679 000 євро.

700 шкіл Бельгії з цього навчального року почали застосовувати штучний інтелект у навчанні. Місцева влада уклала договір з британською компанією Century Tech, яка розробила платформу, що дозволяє персоналізувати навчання. Мета – дати змогу кожному школяреві навчатися у своєму темпі і водночас зменшити адміністративний тягар, що лежить на вчителях.

Ідея полягає в тому, щоб відійти від традиційної моделі освіти, коли вчителі намагаються навчати дітей різного рівня, до такої, де платформа ШІ допомагає адаптувати типи завдань, час на їхнє виконання та оцінювання для кожного окремого учня. Така собі постійна діагностика і планування прогресу дитини.

На практиці це виглядає наступним чином: школи завантажують навчальну програму у систему Century, а потім платформа розбиває її зміст на мікро-уроки. Діти проходять швидку оцінку, щоб визначити, хто на якому рівні. Тоді система розробляє навчання для кожного, виходячи з того, над чим потрібно працювати більше, які моменти підтягнути.

На відміну від інших адаптивних технологій навчання, що ґрунтуються на чітких алгоритмах і правилах, платформа Century використовує ШІ, який навчається та адаптує свої знання про учня за допомогою даних, які під час навчального процесу постійно оновлюються.

Основні принципи нейронауки дозволяють індивідуально оцінити рівень зосередженості та наполегливості учня, темп та найкращий час для навчання, скільки часу потрібно, щоб інформація перейшла з короткотривалої до довготривалої пам`яті. Компанія твердить, що її технологія заощаджує для вчителів в середньому шість годин на тиждень.

Китай має великі плани, щоб очолити лідерство в застосуванні ШІ. Уряд не шкодує коштів на масштабні проєкти, які об`єднують провідні ІТ-компанії, start-up і школи. У Піднебесній збільшується кількість класів, оснащених камерами штучного інтелекту та трекерами мозкових хвиль.

ФОТО - датчики на голові

Журналісти американського видання The Wall Street Journal побували в одній з початкових шкіл Шанхаю. Урок починається з того, що всі діти прилаштовують на чоло спеціальний трекер. Спеціальний датчик загоряється різним кольором. Там є спеціальні чутливі електроди. Заняття починається з медитації. Трекер здатний визначити рівень концентрації дитини у певний момент. Інформація одразу надходить до комп`ютера і її можуть бачити як вчителі, так і батьки.

Використання штучного інтелекту в школах різних країн поки ще в зародковому стані. Однак вже лунають занепокоєння стосовно конфіденційності персональних даних, підриву статусу вчителя. Хтось вважає, що сучасні технології сприятимуть швидкому опануванню інформації, інші ж переконують – діти не готові до подібних експериментів і погано сприймають новації.

Ще вчора потрібно було замислитися, що наразі потрібно навчатись по-новому. Наші діти мають розуміти логіку цього світу, розуміти машину, посилювати людські якості. Це змінює всю філософію навчання – від заучування інформації ми маємо перейти до пошуків сенсу в масивах даних. Потрібно мати навичку зіткнення з невідомим і вміння отримати перевагу від цього та генерувати знання.