За Јосепх Куаллс, све је почело са видео играма.
То га је "збркало са АИ програмом", и на крају довело до доктора наука из електротехнике и рачунарске технике са Универзитета у Мемпхису. Убрзо након тога покренуо је сопствену компанију, названу РендерМатрик, која се фокусирала на коришћење АИ како би помогао људима да доносе одлуке.
Велики део посла компаније био је у Министарству одбране, посебно током ратова у Ираку и Авганистану, када је војска била на врху и користила сензоре и видела како се АИ може користити за обуку војника у непријатељској функцији., непознато окружење.
Куаллс је сада клинички асистент и истраживач на инжењерском факултету Универзитета у Идаху, а није изгубио ни своју фасцинацију потенцијалом АИ да промени многе аспекте модерног живота. Док је војска била водећа предност у примени АИ-а - где машине уче кроз препознавање образаца, класификовање података и прилагођавање грешкама које праве - корпоративни свет се сада труди да то надокнади. Технологија је направила мање упада у образовање, али Куаллс верује да је само питање времена пре него што АИ постане велики део начина на који деца уче.
Често се види као кључна компонента концепта персонализованог образовања, где сваки ученик следи јединствени мини-наставни план и програм заснован на његовим посебним интересима и способностима. АИ, размишљање каже, не само да може помоћи деци која се нису снашла у областима у којима је највероватније да успеју, већ ће и на основу података хиљада других ученика помоћи наставницима да обликују најефикаснији начин учења појединих ученика.
Смитхсониан.цом је недавно разговарао са Куаллсом о томе како АИ може дубоко утицати на образовање, као и неким великим изазовима са којима се суочава.
Па, како видите да вештачка интелигенција утиче на то како деца уче?
Људи су већ чули за персонализовану медицину. То покреће АИ. Па, иста ствар ће се догодити и са персонализованим образовањем. Мислим да то нећете видети толико на универзитетском нивоу. Али да ли видим људе који почињу да комуницирају са АИ када су веома млади. То би могао бити у облику медоносног медвједа који почиње да вам ствара профил, а тај профил може вам помоћи да водите како учите током свог живота. Из профила, АИ би могао да помогне у изградњи бољег образовног искуства. Мислим да ће то трајати у наредних 10 до 20 година.
Имате врло младу ћерку. Како бисте предвидјели да АИ утиче на њено образовање?
Занимљиво је јер људи о њима размишљају као о две потпуно различите области, али АИ и психологија су сада инхерентно повезани. Тамо где АИ долази је да ће почети да анализира психологију људи. И бацићу кључ овде. Психологија такође почиње да анализира психологију АИ. Већина пројеката на којима сада радим има потпуно развијен психолошки тим и постављају питања попут "Зашто је АИ донео одлуку?"
Али враћам се својој ћерки. Шта би АИ почео да ради је покушати да одгонетне њен психолошки профил. Није статична; временом ће се мењати. Али како се види како ће се она променити, АИ је могао да предвиђа на основу података моје кћери, али и од око 10.000 других девојчица исте старости, са истим пореклом. И почиње сагледавати ствари попут "Да ли си заиста уметник или си математички наклонији?"
То може бити врло сложен систем. Ово је заиста вештачка интелигенција. Ради се заправо о покушају разумијевања ко сте појединац и како се мијењате током времена.
У наредним годинама све ће више бити доступних АИ система који ће мојој ћерки пружити бржи приступ далеко супериорном образовању него икад раније. Моја ћерка ће брже бити изложена идејама и својим персонализованим темпом, увек је ангажирајући и омогућавајући јој да индиректно утиче на сопствено образовање.
Које бисте бриге могли да имате око употребе АИ за персонализацију образовања ?
Највеће питање с којим се суочава вештачка интелигенција тренутно је питање „Зашто је АИ донео одлуку?“ АИ може да погреши. Може пропустити већу слику. Што се тиче студента, АИ може одлучити да ученик нема математичку способност и никад неће почети да излаже тог ученика концептима више математике. То би их могло довести у подручје где се можда неће истицати. Занимљиво је да је то огроман проблем традиционалног образовања. Студенти су заостали или нису задовољни исходом након универзитета. Нешто је изгубљено.
За персонализовано образовање биће потребно много различитих дисциплина радећи заједно на решавању многих питања попут оне горе. Проблем који сада имамо у истраживању и академији је недостатак колаборативног истраживања о АИ из више области - науке, инжењерства, медицине, уметности. Заиста моћан АИ захтева све дисциплине заједно.
Дакле, АИ може да направи грешке?
Може бити погрешно. Знамо да људи праве грешке. Нисмо навикли да АИ прави грешке.
Имамо довољно тешког времена да кажемо људима зашто је АИ донео одређену одлуку. Сада морамо покушати да објаснимо зашто је АИ погрешио. Стварно се спушташ до црева. АИ је само машина за статистику вероватноћа.
Реците, то ми каже да моје дете има тенденцију да буде веома математички оријентисано, али такође показује способност цртања. На основу података које има, машина примењује тежину на одређене ствари о овој особи. И заиста не можемо објаснити зашто то ради оно што ради. Зато људима увек говорим да тај систем морамо градити на начин да он не полази за руком.
Ако се вратите на оно што смо радили за војску, ми смо покушавали да можемо да анализирамо да ли је особа претња војнику у пољу. Реците да једна особа носи АК-47, а друга грабље. Која је разлика у њиховом ризику?
То изгледа прилично једноставно. Али морате постављати дубља питања. Која је вероватноћа да момак који носи грабље постане терориста? Морате почети да гледате породичну позадину, итд.
Дакле, још увек морате да поставите питање: "Шта ако АИ није у реду?" То је највећи проблем са којим се АИ свуда суочава.
Колико је то велики изазов?
Један од највећих инжењерских изазова сада је обрнути инжењеринг људског мозга. Уђеш унутра и тада видиш колико је мозак сложен. Као инжењери, када погледамо његове механике, почињемо схватати да не постоји АИ систем који би се чак приближио људском мозгу и шта он може учинити.
Гледамо у људски мозак и питамо зашто људи доносе одлуке које чине како би видели да ли нам то може помоћи да схватимо зашто АИ доноси одлуку на основу матрице вероватноће. И још увек нисмо ближе.
Заправо, оно што покреће обрнути инжењеринг мозга и персонализацију АИ није истраживање у академији, више адвокати долазе и питају 'Зашто АИ доноси ове одлуке?' јер не желе да се туже.
У прошлој години, на већини пројеката на којима сам радио, имали смо једног или два адвоката, заједно са психолозима, у тиму. Више људи поставља питања попут "Шта се иза тога крије етика?" Друго велико питање које се поставља је „Ко је одговоран?“
Да ли се то ти тиче?
Највећи део АИ истраживања сада је то што људи постављају питање "Зашто?" Пре тога се то питање односило на академске дворане рачунарске науке. Сада се истраживање АИ разграничава на све домене и дисциплине. Ово ме изузетно узбуђује. Што више људи буде укључено у истраживање и развој АИ, то су веће шансе да ублажимо своју забринутост и што је још важније, наш страх.
Враћање на персонализовано образовање. Како то утиче на наставнике?
Ако имате образовања, шта ће се догодити, и даље ћете имати мониторинг. Имаћете наставнике који ће надгледати податке. Постаће више научника који разумеју АИ и могу да процене податке о томе како ученици уче.
Требаће вам неко ко је стручњак који гледа податке и гледа студента. Требаће бити човека у петљи неко време, можда најмање 20 година. Али могао сам бити потпуно у криву. Технологија се креће тако брзо ових дана.
Заиста је фасцинантно вријеме у АИ свијету и мислим да ће то само брже убрзати. Прешли смо од програмских машина за обављање ствари до пуштања машина да смисле шта да раде. То мења све. Свакако разумем забринутости које људи имају око АИ. Али када људи гурају пуно тих страхова, то обично отјера људе. Почињете губити могућности истраживања.
Више би требало бити за покретање дијалога о томе како ће АИ променити ствари. Која су питања? И, како ћемо ићи даље?
