— Предлагаю начать с азов: как объяснить по-простому, что такое искусственный интеллект?
— ИИ — это множество алгоритмов, которые пытаются повторить функции нашего мозга, с разной степенью качества принимать решения на основе поступающих вводных. Сейчас подавляющее большинство ИИ — это нейросети, обученные на конкретном подготовленном людьми наборе информации — он называется датасет. Мы этот датасет собираем, размечаем, а потом нейросеть может с ним что-то сделать. Обученный на заранее подготовленном датасете ИИ называется «слабый» искусственный интеллект.
— Можете привести пример слабого искусственного интеллекта?
— Самый простой пример, правда, вне образования — это работа дорожной камеры по распознаванию номеров автомобилей, превышающих скорость. Поток видео с камеры отправляется на сервер, где живут три нейросети. Первая нарезает видео на отдельные кадры и определяет, что на них — пустая дорога или машины. Фото с авто она кладет в отдельную папку, снабжая каждый кадр временной привязкой (во сколько он был сделан). Там за них берется вторая нейросеть. Она распознает номер авто на машине. Третья нейросетка отбирает номера «нарушителей», ищет номер авто в базе данных и отправляет владельцу «письмо счастья» с указанием места, скорости, времени и размера штрафа. Вот так работает слабый ИИ: каждая нейросетка обладает только одной функцией. Они работают совместно, это называется ансамбль алгоритмов.
— Что тогда представляет собой сильный ИИ?
— Сильный ИИ, например GPT, Midjourney и другие, — это нейросеть, способная самостоятельно работать с огромным набором неструктурированных данных, в котором человек самостоятельно не разберется. По сути такая нейросеть умеет только одно — находить закономерности. И таким образом она сама исследует предложенные большие данные, обучается.
Ее обучение не подконтрольно человеку и несколько непрозрачно. Мы сначала не знаем, что именно она там нашла. «Обученной» таким образом нейросети мы начинаем задавать вопросы и поощряем ее за верные ответы. Так происходит дообучение с подкреплением. Мы даем обратную связь в духе: «Ты правильно мыслишь, но твой ответ неверный, а верный ответ тут такой-то. Запомни». И постепенно такой ИИ дообучается и становится полезным помощником. Именно так появились GPT и Midjourney — качественные генераторы текстов и изображений.
— Какие виды ИИ применяются в образовании? Особенно интересует школьное образование.
— В современных госшколах отсутствует культура принятия решений на основе данных. Никто данные не собирает, не анализирует, не проверяет. Соответственно искусственному интеллекту, который не живет без данных, как человек не живет без воды, в школе делать нечего. Так что в начальном и среднем образовании ИИ пока встречается только в виде отдельных инструментов, применяемых учителями. Причем такова картина как в России, так и за рубежом.
В частных школах ситуация другая: они конкурируют друг с другом и стараются, чтобы качество образования у них росло.
Так что там датацентричные практики постепенно стали появляться. Но и здесь этот процесс не назовешь «взрывным». Скорее первые эксперименты.
— Какие именно?
— Вот, например, в наших школах мы внедряем ИИ для формирующего, критериального и ролевого оценивания учащихся в духе «массовой индивидуализации» (так называется подход, при котором собираются индивидуальные данные и выдаются индивидуальные рекомендации каждому ученику независимо от размеров класса). Для этого у нас есть чат-бот с рабочим названием «Штурман». Через него мы собираем обратную связь в виде голосовых сообщений от учеников и учителей. С помощью нейросети голосовые сообщения превращаются в текст.
Также мы берем информацию из общих учебных чатов, записываем аудио уроков. Другая нейросеть вылавливает в этом тексте семантические ядра — определенные термины, сочетания слов, связи между ними. Проанализированные данные система представляет в виде дэшборда, где есть информация по каждому ученику с рекомендациями, где именно нужно подтянуть пробелы в знаниях.
Эта информация складывается в цифровые профили учеников. Еще одна нейросеть, анализируя профиль, дает советы по работе с каждым ребенком. Есть рекомендации для учителей — кого из учеников похвалить за достижения, кого надо больше спрашивать, кому давать задания определенного типа, кого ставить в непривычную для него роль. А родителям предлагают ознакомиться с тем, какие навыки у ребенка хромают, и дают советы, какие кружки помогут это компенсировать так, чтобы ученику было там интересно.
— Как происходит сбор информации? Дети и учителя могут в любом объеме наговаривать боту, что хотят?
— Для педагогов мы задаем рамки в сборе оценивания детей. Так, мы просим учителя сначала выбрать предмет, класс и ученика, о котором он хочет рассказать. Дальше дать ответ, начиная с трех фраз. Первая — «замечательно, что...». Эти слова волшебным образом помогают перевести негативно настроенного по отношению к ученику педагога в другой модус. Хочешь — не хочешь, а надо подняться над ситуацией и постараться посмотреть на нее с непривычного ракурса, подумать: «Что же хорошего все-таки есть у нашего двоечника Васи...»
Вторая — «требует работы...». Не «плохо», «отвратительно» или «ужасно», а «требует работы».
Третья: «я рекомендую». Мы даем учителю право критиковать, но направляем эту критику в продуктивное русло. За активное взаимодействие с ботом для учителей предусмотрено материальное вознаграждение.
У учеников все будет устроено похожим образом. Программа геймифицирована. За обратную связь предусмотрены различные «плюшки». Ребенок делает одно действие и продвигается к сундуку с призом, еще одно — новый шажок продвижения, и так до тех пор, пока сундук не открывается и из него появляется какой-то бонус, вплоть до денежной стипендии, если речь о старшеклассниках.
Обратная связь необходима нам не только для того, чтобы поднять качество образования. Но и для того, чтобы в будущем облегчить работу учителям.
— Каким образом? Кажется, что с ботом работы у них, наоборот, только прибавилось...
— Если мы научимся регулярно собирать с педагогов информацию, мы сможем сами ее интерпретировать. И постепенно избавим учителя от формирования разных отчетов, необходимости собирать, формулировать, как-то подавать информацию в них. Нам ничего не помешает сделать эту часть работы за педагога.
— Есть еще какие-то инструменты ИИ, кроме чат-бота, которые могут быть использованы в школе?
— Буквально несколько дней назад мы презентовали на ведущей конференции по искусственному интеллекту AIJourney демо AI-Tutor. Этот сервис потенциально способен заменить собой репетитора и разгрузить родителей, которые сейчас помогают детям с уроками. Такая программа научит ребенка самостоятельно мыслить и рассуждать. Если ученик что-то не понял, ИИ выяснит, что именно, и задаст наводящие вопросы, приведет примеры, объяснит столько раз, сколько нужно, теми словами и на тех примерах, которые будут максимально понятны ребенку. Фактически это полноценный собеседник, так как общаться с сервисом ребенок будет голосом.
— Как это устроено?
— Это ансамбль нейросетей на основе большой языковой модели, который проверяет, как дети поняли материал, узнает, как ученики мыслят и так далее. Такие помощники — основной мировой тренд в сфере ИИ в образовании. В этом году их разработку начали ведущие образовательные онлайн-площадки: Khanmigo на основе ChatGPT (Академия Хана вместе с OpenAI, США), Squirrel AI (Китай) и Synthesis Tutor на наборе отдельных игровых движков (DARPA, США).
— Какая мотивация у ребенка вовлекаться во все это взаимодействие с ИИ-помощником? Ведь ему все равно надо напрягаться.
— Дети, не очень успешные в школе, воспринимают домашнюю работу как пытку. Фрустрации становится только больше, ведь понимание приходит очень медленно и далеко не везде, а обратиться за помощью, как правило, не к кому. Дети с такими помощниками, качественной обратной связью начинают лучше учиться, получать хорошие оценки.
Такой ребенок понимает, что с программой может быстрее выполнить домашку, сделать это хорошо. А потом еще и похвалу получить от родителей. Еще одна мотивация, которую я уже упоминал, — какие-то материальные поощрения, предоставляемые школам специально для этой цели.
— То есть ИИ в образовании направлен на повышение успеваемости?
— Не только. Основная задача — развитие мышления и речи. Наш ИИ анализирует, как именно ребенок говорит, как он строит предложения, дает рекомендации педагогам и родителям. Через развитие мышления и рефлексивные практики мы можем также выйти на большую осознанность, самостоятельность учащихся.
Для чего мы собираем цифровые профили детей? Чтобы учителя, сам школьник и его родители со стороны увидели, в каких ролях ему может быть комфортно, как он любит мыслить, как любит себя вести, что ему интересно. В итоге все эти данные используются для построения профессиональных траекторий, определения дальнейшего пути развития ребенка, когда после школы он попадет в «мир взрослых».
Потому что основная задача образования, на мой взгляд, — привести ученика к такому типу общественно-полезной деятельности, в которой он будет счастлив. И в этом плане сервисы на основе ИИ становятся очень существенным подспорьем, решая целый ряд проблем родителей и учителей.