Анатолий Левенчук - Образование для образованных. 2021

Ваш трудовой кругозор должен быть свежайшим, а не прошлого века. Внимательно смотрите, знакомитесь ли вы со state-of-the art текущего года, или это лучшее из того, что было известно в 80-е годы прошлого века.

БЕРЁМ ПОНЯТИЕ ИНТЕЛЛЕКТА У РАЗРАБОТЧИКОВ

МАШИННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Тем, кто развивает естественный интеллект в мокрых детских и взрослых нейронных сетях, нужно отслеживать подходы из сферы искусственного интеллекта. В сфере AI (artificial intelligence) нужно научить много более тупой (поскольку он не прошёл эволюционного развития по части обучения) кремний, и это требует существенного разбирательства в том, чему этот кремний учить, как учить, зачем учить. Даже если заменить кремний на квантовый компьютер, эти вопросы не изменяются. Это разбирательство делают огромные лаборатории крупных корпораций с большим финансированием. Нельзя полагаться на то, что этот кремний в классическом компьютере или какие-нибудь ионы да фотоны в квантовом компьютере обучатся интеллекту сами, если им дать железное тело с моторчиками, снабдить множеством датчиков и не мешать быть любопытным к миру. Возможности сегодняшнего AI более чем ограничены, поэтому инженерам AI нужно точней определяться с подходами, точней оперировать терминологией в своих теориях/объяснениях, чем педагогам (включая андрагогов – педагогов для взрослых, и даже новый извод этих педагогов для взрослых – хьютагогов/эвтагогов, которые специализируются на самообразовании взрослых 106 106 https://ru.wikipedia.org/wiki/Эвтагогика ). Ибо естественный интеллект может справиться и без педагогов. Ученик-человек-самоучка легко может оказаться умней учителя-человека, это легко представить. AI без инженеров (пока) не справляется, и инженеры с этим активно работают, улучшая свои объяснения/теории/модели того, как учить и как учиться.

Мы делаем радикальное предложение: в традиционной педагогике/андрагогике/хьютагогике/эвтагогике используем принципы и связанную с ними терминологию из сферы AI вместо опоры и на традиционную/классическую педагогическую терминологию, и на «на ходу» придумываемые собственные педагогические «новаторские» идеи.

Сегодня учим человека с его телефоном, компьютером, социальной сетью, персональным ассистентом и т. д. – учим киборга, у которого память и сознание как управление вниманием поддержаны техническими средствами. Так что мы не просто можем , а чтобы оставаться современными должны использовать одни и те же принципы обучения, одни и те же принципы измерения результатов обучения, одну и ту же терминологию для искусственного/машинного и естественного/человеческого интеллекта, граница между ними уже размылась, речь идёт о просто «интеллекте» без особого подчёркивания разницы в происхождении этого интеллекта. Если вам кто-то через интернет выдаст умную мысль, то вы не будете знать, собака это, человек, киборг из человека и компьютера или просто навороченный компьютер с современными алгоритмами машинного интеллекта. Это хорошо отрезвляет: нам важно качественное, продуктивное, рациональное (а иногда и художественное) мышление интеллекта, но меньше важно то, какой конструкции этот интеллект. Это только в спорте важно, чтобы бегуны быстро бежали без допинга и не использовали велосипед с электромоторчиком для более быстрого передвижения. В реальной, а не развлекательной как в спорте, жизни использование даже не корабля или самолёта, а ракеты для межконтинентального перелёта 107 107 https://www.nasaspaceflight.com/2020/12/earth-to-earth-supersonic-airliners/ идёт в безусловный плюс по сравнению с бегом строго биологического человека через океан. К усилению интеллекта техническими средствами всё это относится в полной мере. В телешоу нельзя подглядывать в Гугл в поисках ответа на вопросы викторины. В жизни же наоборот, нельзя не подглядывать в Гугл, и даже нельзя не спрашивать совета у других людей: важно получить хороший ответ на вопрос, а не задействовать биологический вычислитель строго одного человека!

В сфере AI учёные и инженеры всегда считали, что они черпают вдохновение в традиционном обучении людей. Они берут там идеи, дорабатывают их, чистят-блистят, и потом используют в своих работах по обучению компьютеров. Давайте активно пользоваться этими улучшенными идеями: принесём их из сферы AI назад, в образование людей. А заодно и про образование людей будем думать более инженерно, то есть более точно, более прогнозируемо в плане результата.