Тренинговым компаниям: Добавить тренингВойти
TRN.ua

Искусственный интеллект и образование: важные тренды

Искусственный интеллект и образование: важные тренды

Виктор Осадчий, тимлид по разработке учебных материалов онлайн-школы EnglishDom, специально для блога Нетологии написал колонку о том, как развитие искусственного интеллекта повлияет на образование и изучение иностранных языков в частности.

Успехи в развитии искусственного интеллекта разносятся по всему миру с огромной скоростью и создают невероятный хайп, повышая наши ожидания.


По сути, разочаровать пользователя в развлекательном смысле сложно: любое внедрение ИИ и нейронных сетей моментально обретает огромную популярность (приложения Prisma и FaceApp — яркие тому примеры). В статье мы составили список трендов в развитии ИИ, которые определенно положительно скажутся и на образовании.

Метод проб и ошибок

Именно так и был обучен бот, который смог победить Ли Сидола в эпичной схватке во время игры в Go. AlphaGo, тот самый бот-победитель, потратил кучу времени, проводя эксперименты, анализируя предыдущие игры, чтобы стать топовым игроком. Идею такого обучения ИИ вынашивали десятки лет, но именно с помощью нейронных сетей удалось предоставить боту шанс решать такие сложные проблемы. Решение уже планируется использовать для автоматического вождения автомобилей и промышленной робототехники, а Google вообще таким образом улучшает свои базы данных.

Что касается мира образования, то, со слов Била Гейтса, можно было бы для начала обучить систему улучшать сочинения студентов и точечно выдавать ответы на вопросы, а не показывать, например, целые лекции, как ИИ делает это сейчас …»

Нейронные сети-дуэлянты

Как бы странно это ни звучало, но именно такие системы были придуманы Аяном Гудфеллоу. Структура здесь следующая: одна система состоит из сети, генерирующей новые данные после прохождения обучения, а другая система распределяет данные ранее указанной сети на верные и ложные. Такая связка в итоге может создать очень реалистичные синтетические данные и пока такие «дуэли» нейронных систем отлично подходят для создания пейзажей в компьютерных играх, улучшения пикселизированного видео или же для применения стилистических изменений в дизайне, который был сгенерирован на компьютере.

Также «дуэлянты» могли бы пригодиться для улучшения качества образовательного контента.

Например, в сфере изучения иностранных языков есть огромный сегмент по наполнению словарей актуальными значениями слов, где фильтром чаще всего выступают другие пользователи или носители языка.

Накопление данных и персонализация

Используя данные геолокации и наши предыдущие поисковые запросы, ИИ уже способен предлагать нам идеальное кафе поблизости или, например, построить маршрут к ближайшему магазину любимых комиксов. Смартфоны сейчас способны дольше держать заряд, так как на основе нашего взаимодействия с приложениями расставляют приоритеты и закрывают те из них, которые мы почти не используем. Самые же часто используемые приложения быстрее запускаются и выдают уведомления.

А теперь давайте представим, как изучаем какое-нибудь грамматическое правило на основе примеров только из интересующей нас сферы, и под нас адаптируется весь образовательный контент. И именно такой тип контента при нашем дальнейшем поиске. Правда же, так удобнее?

Распознавание речи

Да, ИИ уже неплохо воспринимает изображения и голос. Именно поэтому есть большая надежда на то, что компьютеры научатся лучше разбирать и генерировать предложения. Вообще, вопрос взаимодействия с компьютером с помощью языка является одной из долгосрочных целей ИИ.

Ведь если бы машины лучше понимали язык, то и взаимодействие с ними было бы в разы продуктивней.

Тут и далеко ходить не нужно, чтобы понять: ИИ, с которым легко общаться, мог бы стать отличным преподавателем или просто партнером для диалогов при изучении языка.

Все это выглядит довольно радужно и перспективно, не правда ли? Хотя без ложки дегтя в этой бочке меда не обошлось. К примеру, даже самые передовые решения от Google или Amazon по распознаванию речи, которые мы используем в нашей платформе для моделирования диалогов, не всегда с первого раза принимают сказанное студентом, заставляя несколько раз произносить какую-то фразу.

Адаптивность

Пока ИИ не способен резко адаптироваться к изменениям, даже если ему детально расписать все возможные изменяющиеся условия. Можно поспорить с этим, ведь есть яркий пример роботов, которые держат равновесие, если их толкнуть. Но это алгоритмы, разработанные под конкретную ситуацию, а не универсальное решение по адаптивности к любым условиям.

Именно поэтому нам придется подождать пару-тройку лет, пока мы получим бота, которого отдельно обучали для общения на иностранном языке. Вы скажите, что уже есть такие решения, но даже существующая с 1995 года A.L.I.C.E. (чат-бот на английском) пока не способна резко менять темы разговора и реагировать на эмоциональный окрас высказываний. Попробуйте ей сами нахамить, а потом сменить тему, и все станет ясно.

Некорректные задачи

Теперь представим, что нам нужно подсказать иностранцу, которого мы встретили по пути в магазин, направление к ближайшему банкомату на английском. В своей голове все мы разговариваем, как истинные англичане с изысканным подбором эпитетов, и как раз сейчас стоим и судорожно перебираем все возможные варианты, как это озвучить. В итоге вместо «Go straight and you will see the cash machine», мы говорим что-то типа «Go there!», тыкнув пальцем и, услышав «thank you», понимаем, что наша коммуникативная цель достигнута.

Все, мы просто продолжаем дальше свое движение в магазин. Таким образом мы решили так называемую «некорректную задачу», когда есть практически бесконечное количество вариантов развития событий на каждом отдельном этапе. И сделали мы это, с нашей точки зрения, приблизительно оптимальным способом, хотя в этом нельзя быть на сто процентов уверенными и вариантов решения было немало.

ИИ так поступить пока не может. Он понимает, что в этой ситуации было 100500 вариантов, как лучше все рассказать. И в такой ситуации бы ему потребовалось, чтобы иностранец либо дал обратную связь на все возможные 100500 вариантов, либо смоделировать эту ситуацию 100500 раз, пока он не осознает оптимальный способ решения. И так на каждую отдельную ситуацию.

Стоит также учесть, что на все вышеизложенные исследования и способы развития ИИ уходит огромное количество не только времени, но и денег. Китайцы вот вообще решили потратить 15 миллиардов долларов, чтобы вырваться вперед в этой сфере и предлагать какие-то собственные конкурентоспособные решения. Сложно сказать, минус ли это или плюс, ведь динамика роста рынка в таких случаях всегда ускоряется.

Пока понятно лишь то, что до сферы образования плотная интеграция с ИИ доберется не так быстро, как, например, в производстве цифровой техники, робототехнике и промышленности. А жаль.

Источник: ссылка.

Компания: Invols (все статьи компании)
Добавить комментарий
Ваше имя, компания:
Комментарий:
не более 1000 символов (введено: 0)
Эл. почта:
 или Отменить
См. также
Как стать банкиром, финансистом, экономистом?, Национальный, бизнес-центр
Зачем строить системный отдел продаж в сегменте B2B, BST Consulting, консалтинговый центр
Відпускні виплачуються у строки, передбачені законодавством, або «Сенсаційне» роз’яснення від Мінсоцполітики, Професійні видання
Подчиненный-манипулятор. Как управлять. Разбор реального конфликта, ACTION, бюро технологий роста
Как сделать голос красивым, Соntent, учебно-психологический центр
Перейти к списку всех статей
TRN.ua
Главная страница
Обратная связь
Помощь
Отправить страницу другу
Тренинговым компаниям
Тренинги и семинары
Тренинговые компании
Тренеры
Новости
Статьи
Услуги сайта
Статистика сайта
О проекте
Контакты
Условия использования
© TRN.ua — тренинги в Украине.
Сделано в компании «Реактор».