AI для океанов — дети используют компьютерные науки во благо

Code.org выходит за рамки обучения концепциям программирования. Он переходит к искусственному интеллекту, AI. Сегодня начинается Неделя компьютерного образования, а вместе с ней и мероприятия «Час кода» в школах по всему миру.

Обучать программированию уже недостаточно! Детей также следует одновременно обучать концепциям искусственного интеллекта! Как мы выяснили в «Искусственном интеллекте для K-12», вещи быстро развиваются, и знакомство с ИИ со школьного возраста стало новой нормой в индустрии технического образования:

Грядущие поколения должны суметь справиться с ситуацией, сформированной 4-й промышленной революцией. Причина состоит в том, что в ближайшем будущем ИИ так или иначе повлияет на большинство аспектов нашей жизни, поэтому дети не должны просто становиться потребителями с этой технологией, они также должны уметь работать с ней, чтобы создавать решения, которые в совокупности сделают мир лучше.

Это то, что Code.org пытается отразить в своем новом Часе кода на 2019 год. В программе «ИИ для океанов» учащиеся 3-х классов и выше узнают об ИИ, используя его для очистки наших океанов.

В сочетании крошечных видеопереговоров и интерактивных игровых действий учащиеся знакомятся с концепциями ИИ, в частности с машинным обучением, путем обучения алгоритму машинного обучения тому, как отличить рыбу от мусора.

Прогуливаясь в шкуре механического турка Amazon, детям предлагают прокручиваемые изображения объектов и рыб, которые они должны пометить как одно или другое, чтобы научить алгоритм понимать, что есть что.

Объясняется, что производительность алгоритма тесно связана как с качеством подаваемых данных, так и с маркировкой его пользователями, то есть, если вы пометите бутылку как рыба, вы сделаете алгоритм склонным к искажению объектов как рыбы или наоборот.

Это хорошо демонстрируется в действии, которое следует после этапа маркировки, где вы можете наблюдать, как алгоритм работает над собственной категоризацией изображений: чем лучше вводимые данные, тем лучшие результаты он дает, а в случае значительных отклонений игра предлагает студент, чтобы повторно обучить алгоритм с большим количеством данных.

Хотя явно не указано, какое практическое значение может иметь алгоритм распознавания рыб, понятно, что вполне возможно, что робот, работающий на этом алгоритме, мог бы отправиться под воду, чтобы очистить воду, собирая мусор, оставляя рыбу в покое.

В учебном пособии также затрагивается проблема этики в искусственном интеллекте путем рассмотрения предвзятости, которая может быть внесена в данные, используемые для обучения алгоритма. Объясняется, что входные «данные» могут иметь множество форм; это могут быть изображения, видео, аудио или даже рентгеновские снимки, и если, например, все рентгеновские снимки относятся к пациентам-мужчинам, то алгоритм не сможет делать точные прогнозы при работе со снимками пациентов-женщин, см. Как ИИ распознает другой образовательный подход к предвзятости.

Это понятие можно обобщить на другие сектора. Например, если алгоритм найма обучен только на основе резюме кандидатов определенного пола или расы, тогда он будет отклонять тех, которые кажутся ему незнакомыми, отсюда важность подачи ИИ данных высокого качества. Качество здесь определяется как «достаточно ли этих данных для точного обучения компьютера?» вместе с «представляют ли эти данные все возможные сценарии и пользователей без предвзятости?». Раннее обучение детей этим ценностям — это то, что закладывает основы для правильного подхода к искусственному интеллекту в будущем.

Учебник также неявно затрагивает понятие объяснимой способности ИИ. Занимаясь обучением алгоритму того, какая рыба является зеленой, вы выясняете критерии, которые алгоритм использует для классификации рыб как зеленой или нет. В данном случае в качестве критериев использовались цвет, хвост, тело и глаза рыбы. Я хотел бы, чтобы в учебнике были затронуты хотя бы проблемы, которые возникают, если рассматривать ИИ как необъяснимый черный ящик — см. TCAV, объясняющий, как ИИ принимает решение.

Заключительная часть учебника посвящена «влиянию ИИ на общество». Здесь рассматривается, что делает автомобили с автоматическим вождением, использование ИИ в сельском хозяйстве, то, как он может способствовать самодостаточному будущему и открытию новых лекарств. Для расширенного обзора роли ИИ в нашем будущем обязательно ознакомьтесь с Каким образом ИИ преобразуется Жизнь к 2030 году? Первоначальный отчет.

В конце концов, я нашел материал очень приятным и эффективным. В нескольких коротких (1-3 минутных видеороликах) основы, этические аспекты и сценарии использования ИИ изложены таким образом, чтобы они были легко понятны не только детям, но и всем остальным. Интерактивные игры просто усиливают эффект.

Code.org не отклоняется от своей основной цели — обучения программированию. В AI for Oceans программирование по-прежнему преподается, но вместо программирования алгоритма с помощью кода вы используете данные.

Code.org, молодец!