Искусственный интеллект в обучении: новый учитель XXI века

Защита персональных данных

Искусственный интеллект должен интегрироваться со сторонними системами и сервисами, обеспечивая бесшовность. Это актуально для сферы бизнеса, где нужно получать сведения об оплате, поступающих заявках, остатках и других процессах в режиме реального времени и с привлечением не только AI, но и дополнительных сервисов.

Технологии искусственного интеллекта – привычное дело в 2024 году, однако история их создания уходит корнями в XX век. Первым идею «умной машины» предложил математик Тьюринг, для подтверждения своей теории он создал тест. Современная интерпретация теста выглядит так: человек взаимодействует с одним человеком и одним компьютером, на основании ответов он определяет, кто есть кто. Основной задачей программы стало введение в заблуждение: человек не должен понять, с кем ведет диалог, а машина – перехитрить пользователя. В 50-х годах прошлого века проверить теорию о «машинном интеллекте» было сложно из-за ограниченных технических возможностей, но уже в 1956 году специалист по информатике Джон Маккарти предложил термин ИИ.

Искусственный интеллект, особенно в проектах с потребностью быстрого принятия решений, должен адаптироваться под текущую ситуацию. Например, ИИ в интеллектуальных системах управления транспортом должен подстраиваться под текущие дорожные и даже погодные условия, а также продолжать обучаться для постепенного улучшения работы.

ИИ способен мгновенно обрабатывать большой объем информации, и на ее основе создавать разнообразные учебные материалы: от текстов и презентаций до видеоуроков и интерактивных симуляций. Нужно быстро подготовить новый курс или обновить старый? ИИ справится с этим за считанные минуты, генерируя контент, который точно соответствует вашим потребностям и актуальным знаниям в отрасли. Дальше в статье мы по шагам создадим онлайн-курс с помощью ИИ.

Сегодня компоненты ИИ окружают нас повсеместно. Они есть в смартфонах, бытовой технике, автомобилях, инструментах для ведения бизнеса, дизайна и разработки. Например, в 2023 году конструктор сайтов Craftum презентовал новый сервис: с помощью нейросети можно создать сайт и другие типы ресурсов менее чем за 3 минуты. AI подбирает оптимальные структуру, изображения и формирует текстовый контент, сразу после завершения работы сайт готов к запуску.

Суперинтеллект – еще одна теория: будет реализован в ИИ, который в любых задачах существенно превосходит возможности человека. Над вопросом создания суперинтеллекта постоянно ведутся споры в научном сообществе: как его контролировать, как заложить правило «не причинять вред людям», как ограничить возможности. Некоторые ученые считают, что супер ИИ будет невозможно сдерживать, что может повлечь за собой воплощение в реальность фильмов и книг о восстании машин.

Функция, ставшая привычной для современных пользователей: ИИ распознает, что именно находится на картинке или будет сфотографировано. Дополнительно – умный поиск: при наведении камеры на предмет/растение/животное, можно получить информацию о том, где продается аналогичный товар или что это такое.

Контент, созданный вручную, может быть более экспертным, поскольку основан на реальном опыте и знаниях людей. Он может включать в себя уникальные инсайты и примеры, которые не могут предложить машины. Но создание учебного контента вручную иногда напоминает ручное вязание — занимает много времени и требует значительных усилий. Кроме того, качество контента может варьироваться в зависимости от навыков и знаний создателя контента.

Доступность

Искусственный интеллект – это комплекс технологий, находящихся на стыке многих наук, которые помогают машинам выполнять задачи по аналогии с тем, как это делают люди. Нейронные сети – элемент ИИ, вдохновленный нейронными связями в мозге: они обучаются на основе огромных массивов данных, а также определяют закономерности. И AI, и нейросети сегодня активно используются в бытовой и коммерческих сферах, научных исследованиях и других отраслях, требующих точности, скорости и автоматизации рутинных задач.

OpenAI сделала ChatGPT доступным для широкой публики, что позволило многим впервые взаимодействовать с продвинутой моделью ИИ. Теперь многие компании смотрят в сторону разработки и использования искусственного интеллекта в бизнесе для автоматизации различных задач. И одно из основных направлений, где ИИ помогает упростить процессы, это обучение персонала.

Обучение, обработка и последующее принятие решений требует доступа к большим объемам данных. Для примера рассмотрим голосовые ассистенты и чаты, такие как Алиса: для предоставления ответа на вопрос они используют всю информацию из интернета, чтобы обеспечить релевантность. А системам, распознающим рукописный текст, нужно обработать миллионы образцов.

В 60 годах развитие продолжалось, техника становилась более мощной и доступной, что оптимизировало научные процессы. В этот период создавались экспертные системы, которые аккумулировали знания в определенной области, например, биологии или математике. Еще один прорыв – создание первого чат-бота ELIZA (общался на естественном языке), появление прототипов современных нейронных систем, которые учились выполнять простейшую классификацию, и языка LISP, ставшего основным в исследованиях AI.

В прошлом всем сотрудникам предлагали одинаковые курсы и материалы, вне зависимости от их уровня знаний и опыта. Но не секрет, что сотрудник не сильно вовлечен в обучение, которое ему не подходит. Использование нейросетей в образовании помогает выйти за рамки стандартных учебных программ и настроить персональные программы для студентов, чтобы сильнее вовлечь их в обучение. Например, ИИ анализирует предыдущие результаты, стиль обучения и темп, чтобы создать учебный план, который наилучшим образом соответствует индивидуальным потребностям ученика. Подобно Netflix, ИИ предлагает студенту контент, который подходит именно ему.

Нередко ИИ используется для работы со статистическими данными и аналитикой: может проводиться сравнение тысяч историй болезней, выявление закономерностей и определение факторов, становящихся причиной развития тех или иных патологий. На подобную работу компании тратят годы, ИИ справляется существенно быстрее.