Михаил Зеков - Цифра на марше, или 50 историй об образовании в XXI веке

Программирование нейронных сетей в принципе занятие понятное. На рынке много наработок и программных модулей-заготовок. Проблема только в одном. На рынке труда полно программистов, владеющих самыми передовыми средствами разработки. На рынке труда хватает выпускников мехмата, хорошо знающих матанализ и высшую алгебру. На рынке труда острейший дефицит тех, кто владеет первым и знает второе. А для программирования нейронных сетей нужно именно это. Большинство программистов изучением высшей математики себя не утруждало. Зачем, если деньги и удовлетворение приносит совсем другое. Здесь для сферы образования – поле непаханое. И для школьного, и для профессионального, и для высшего.

Обработка учебных примеров и практическое обучение нейронных сетей требуют от специалиста немного. Или вполне понятную среднюю квалификацию в некоторой предметной области, или вообще только базовые навыки владения компьютером как в вышеприведенном пример. К сожалению, такую специальность не получится ввести для борьбы с массовой безработицей. Во-первых, обучение нейронной сети трудоемко, но конечно. Во-вторых, нейронная сеть, обученная один раз распознавать на фото одежду и обувь, в дальнейшем может использоваться другими приложениями для других идей. Бум обучения достаточно быстро может сойти к устойчивому минимуму.

Еще об одном важнейшем применении слабого ИИ в качестве помощника в обучении мы поговорим в отдельной истории.

В заключение отвечу на один не заданный вопрос. А не смогут ли в совокупности обученные нейронные сети в итоге составить сильный искусственный интеллект?

Не смогут. В нынешних нейронных сетях не решена главная проблема сильного ИИ – понимание информации. Нейронную сеть можно научить (и научили) безошибочно различать кошек и собак. Для этого потребовались десятки тысяч фотографий. Ребенок 3-х лет за свою жизнь видел десяток кошек и десяток собак. Но различать их будет не менее безошибочно. Человеческий интеллекта работает на совершенно других принципах, с которыми исследователям еще только предстоит разобраться.

Впереди нас ждет история еще об одной угрозе. Поговорим о виртуальной реальности, хорошо показанной в трилогии «Матрица».

Всех миражом виртуальность манит,

Но Человек перед ней устоит!

В этой истории будет две части. В первой мы поговорим о реальных и мнимых перспективах использования виртуальной реальности (VR) в обучении. Во второй речь пойдет о тех последствиях, к которым может привести развитие этой технологии. И мы помним тезисы, высказанные ранее. Если научное исследование можно провести, оно будет в итоге проведено. Если результаты исследований можно внедрить в жизнь, они будут внедрены. Принудительная остановка прогресса противоречит человеческому любопытству, жажде признания, желанию победить в конкурентной борьбе.

Сначала о понятиях и терминах. В настоящее время выделяют три вида виртуальной реальности:

виртуальная реальность как таковая, которая является трехмерным порождением компьютерных алгоритмов;

дополненная реальность, в которой на отдельные объекты реального окружающего мира накладываются объекты, порожденные компьютерные алгоритмами;

смешанная реальность, когда происходит постоянное сканирование окружающего мира с одновременным наложением на него разного рода порождений компьютерных алгоритмов в реальном времени.

Применительно к обучению это может выглядеть примерно так.

Виртуальная реальность ( VR ). Надевается VR-шлем, в руки берется манипулятор, запускается учебная программа. Человек видит вокруг себя созданный этой программой трехмерный мир. Например, мир Древнего Египта.

Качество прорисовки, эффект присутствия в современных VR-технологиях потрясающие. С помощью манипулятора, который пока чаще всего напоминает пульт управления игровыми приставками, в этом мире можно выполнять самые различные действия. Двигаться, перемещать предметы, управлять их состоянием, менять сюжетные линии, получать пояснения.

Можно привести огромное множество примеров, когда учебные занятия в такой форме уместны, полезны и эффективны. И в естественных науках, и в гуманитарных, и в корпоративном обучении.

Дополненная реальность ( AR ). Простейший вариант, набирающий сейчас популярность. Устанавливаем на свой смартфон специальное приложение. Берем в руки обычный печатный учебник. Открываем страницу, где рассказывается про физический опыт. Наводим на нее смартфон – и на нем запускается видео с данным опытом. Понятно, что в приложении заложено, какой опыт для какой страницы учебника нужно запустить.