Joseph Qualls számára minden videojátékokkal kezdődött.
Ez arra késztette, hogy „összezavarjon egy AI programmal”, és végül elektromos és számítógépes mérnöki PhD-re vezetett a Memphis Egyetemen. Nem sokkal ezután elindította a saját társaságát, a RenderMatrix néven, amely az AI használatára összpontosított, hogy segítsen az embereknek döntéseket hozni.
A társaság nagy részének munkája a Védelmi Minisztériummal történt, különösen az iraki és afganisztáni háborúk során, amikor a katonaság élvonalbeli volt az érzékelők használatában, és látta, hogy az AI miként lehetne segíteni a katonák ellenségeskedésben való képzésében., ismeretlen környezet.
Qualls ma klinikai asszisztens és kutatóként működik az Idaho Egyetem mérnöki főiskoláján, és elvesztette az iránti potenciálját, hogy megváltoztassa a modern élet sok szempontját. Miközben a katonaság élen jár az AI alkalmazásában - ahol a gépek megtanulják a minták felismerése, az adatok osztályozása és az azok által elkövetett hibákhoz való alkalmazkodás ellenére -, a vállalati világ most erőteljesen felzárkózik. A technológia kevesebb bevezetést tett az oktatásban, ám Qualls szerint csak idő kérdése, hogy az AI a gyerekek tanulásának nagy részévé váljon.
Gyakran úgy tekintik, mint a személyre szabott oktatás fogalmának kulcseleme, ahol minden hallgató sajátos érdeklődése és képességei alapján egy egyedi mini-tantervet követ. A gondolkodásmód szerint az AI nem csak a nullát segítheti a gyerekeknek azokon a területeken, ahol valószínűleg sikeresek lesznek, hanem más diákok ezrei alapján is segít a tanároknak az egyes hallgatók számára a leghatékonyabb tanulási mód kialakításában.
A Smithsonian.com nemrég beszélt Qualls-nal arról, hogy az AI miként befolyásolhatja az oktatást, és néhány, a kihívásokkal is szembesül.
Tehát hogyan látja a mesterséges intelligencia a gyerekek tanulását?
Az emberek már hallottak a személyre szabott orvoslásról. Az AI vezette. Nos, ugyanaz a helyzet történik a személyre szabott oktatással. Nem hiszem, hogy egyetemi szinten látnád annyira. De látom, hogy az emberek interakcióba lépnek az AI-vel, amikor nagyon fiatalok. Lehet egy mackó formájában, amely elkezdi profilját felépíteni rólad, és ez a profil segíthet abban, hogyan tanulod meg egész életedben. A profil alapján az AI hozzájárulhat egy jobb oktatási tapasztalat megteremtéséhez. Valóban ez a helyzet, ahol szerintem ez a következő 10-20 évben megy keresztül.
Nagyon fiatal lányod van. Hogyan látnád, hogy az AI befolyásolja oktatását?
Érdekes, mert az emberek két teljesen különböző területre gondolnak rájuk, ám az AI és a pszichológia ma már szorosan összekapcsolódnak. Ahol az AI bejön, az elkezdi az emberek pszichológiájának elemzését. Bemegyek egy csavarkulcsot ide. A pszichológia megkezdi az AI pszichológiájának elemzését is. A legtöbb projekten, amelyen dolgozom, jelenleg teljes pszichológiai csapat működik, és olyan kérdéseket vetnek fel, mint: „Miért hozta meg az AI ezt a döntést?”
De vissza a lányomhoz. Amit az AI elkezdene próbálni kitalálni a pszichológiai profilját. Ez nem statikus; az idő múlásával megváltozik. De mivel látja, hogy fog változni, az AI előrejelzéseket készíthet a lányom, de mintegy 10 000 másik korú, azonos háttérrel rendelkező lány adatai alapján. És elkezdenek olyan dolgokra nézni, mint „Te valóban művész vagy matematikailag hajlamosabb?”
Ez egy nagyon összetett rendszer lehet. Ez valóban az égbolton a mesterséges intelligencia. Valójában megpróbálta megérteni, hogy ki vagy ön, mint egyén, és hogyan változol az idő múlásával.
Az elkövetkező években egyre több AI-alapú rendszer válik elérhetővé, így a lányomnak gyorsabban hozzáférhet sokkal magasabb szintű oktatáshoz, mint valaha. A lányom gyorsabban és személyre szabott ütemben lesz kitéve az ötleteknek, mindig elbűvölve és hagyva, hogy közvetett módon befolyásolja saját képzettségét.
Milyen aggályai lehetnek az AI használatával az oktatás személyre szabása érdekében ?
A mesterséges intelligencia jelenlegi legnagyobb problémája a következő kérdés: „Miért döntött az AI?” AI hibákat követhet el. Hiányozhat a nagyobb kép. A hallgató szempontjából az AI dönthet úgy, hogy a hallgató nem rendelkezik matematikai képességekkel, és soha nem kezdi kitéve a hallgatót magasabb matematikai fogalmaknak. Ez olyan helyre mozgathatja őket, ahol nem feltétlenül állnak kiemelkedőnek. Érdekes módon ez egy hatalmas probléma a hagyományos oktatásban. A hallgatók hátramaradnak, vagy nem elégedettek az egyetem utáni eredményekkel. Valami elveszett.
A személyre szabott oktatáshoz sok különféle tudományág szükséges, amelyek együtt dolgoznak a fentiekhez hasonló kérdések megoldásában. A kutatásban és az egyetemi közösségben jelenleg az a probléma, hogy hiányoznak az együttműködő kutatások az AI-ről több területen - tudomány, műszaki, orvostudomány, művészet. A valóban erőteljes AI megköveteli, hogy minden tudományág együtt dolgozzon.
Tehát, az AI hibázhat?
Rossz lehet. Tudjuk, hogy az emberek hibákat követnek el. Nem vagyunk hozzászokva ahhoz, hogy az AI hibákat kövessen el.
Van elég nehéz időnk annak elmondására, hogy az AI miért hozott egy bizonyos döntést. Most meg kell próbálnunk megmagyarázni, miért hibáztatta meg AI. Valóban beleér a belekbe. Az AI csak egy valószínűségi statisztikai gép.
Mondjuk, ez azt mondja nekem, hogy gyermekem hajlamos nagyon matematikailag orientáltnak lenni, de megmutatja a rajzkészségét is. A rendelkezésére álló adatok alapján a gép bizonyos személyekre vonatkozik. És valóban nem tudjuk megmagyarázni, miért csinálja, amit csinál. Ezért mindig mondom az embereknek, hogy ezt a rendszert úgy kell felépíteni, hogy az ne tegyen be embereket.
Ha visszatérünk ahhoz, amit a katonaságért tettünk, megpróbáltuk elemezni, hogy valakit fenyeget-e valamelyik katona a terepen. Tegyük fel, hogy az egyik AK-47-et hordoz, a másik pedig gereblye. Mi a különbség a kockázatukban?
Ez elég egyszerűnek tűnik. De mélyebb kérdéseket kell feltennie. Mi a valószínűsége annak, hogy a gereblyező srác terroristává válik? El kell kezdenie a családi háttér stb.
Tehát továbbra is fel kell tennie a kérdést: 'Mi van, ha az AI hibás?' Ez az AI legnagyobb problémája mindenhol.
Mennyire nagy kihívás ez?
Az egyik nagy mérnöki kihívás ma az emberi agy fordított tervezése. Belépsz, majd meglátod, milyen összetett az agy. Mérnökökként, amikor megvizsgáljuk annak mechanikáját, rájövünk, hogy nincs olyan AI rendszer, amely még az emberi agyhoz is közel áll, és mit tehet.
Az emberi agyra nézzük, és azt kérdezzük, hogy az emberek miért hozza meg az általuk hozott döntéseket, hogy megnézhesse, ez segít-e megérteni, hogy miért hoz AI egy valószínűségi mátrix alapján döntést. És még mindig nem vagyunk közelebb.
Valójában mi az, ami az agy fordított tervezését és az AI személyre szabását vezérli, nem kutatás az egyetemeken, inkább az ügyvédek lépnek be és kérdezik: „Miért hozza meg az AI ezeket a döntéseket?” mert nem akarnak perelni.
Az elmúlt évben a projektek többségén, ahol dolgoztam, egy vagy két ügyvéd, pszichológusokkal együtt volt a csapatban. Több ember olyan kérdéseket tesz fel, mint „Mi az etika mögött?” Egy másik nagy kérdés, amely felmerül: 'Ki a felelős?'
Ez önre vonatkozik?
Az AI-kutatás legnagyobb része ma az, hogy az emberek most azt a kérdést teszik fel, hogy 'Miért?' Korábban ez a kérdés a számítógépes tudomány akadémiai csarnokaiba került. Az AI kutatása minden területre és tudományterületre elágazik. Ez nagyon izgat. Minél több ember vesz részt az AI kutatásában és fejlesztésében, annál nagyobb esélye van arra, hogy enyhítsük aggodalmainkat, és ami még fontosabb, a félelmeinket.
Visszatérés a személyre szabott oktatáshoz. Hogyan befolyásolja ez a tanárokat?
Az oktatással, hogy mi fog történni, továbbra is felügyelni fogod. Lesz olyan tanáruk, akik figyelni fogják az adatokat. Több adattudós tudósítóvá válik, akik megértik az AI-t, és kiértékelhetik a hallgatók tanulásának eredményeit.
Szüksége lesz valakire, aki szakember figyeli az adatokat és a hallgatót. Egy ideig, talán legalább 20 évig, embernek kell lennie a hurokban. De teljesen tévedhetek. A technológia olyan gyorsan halad manapság.
Ez valóban izgalmas idő az AI világában, és azt hiszem, hogy csak gyorsabban gyorsul fel. A programozógépektől kezdve a dolgok csinálásáig azért hagytuk, hogy a gépek kitalálják, mit tegyenek. Ez mindent megváltoztat. Természetesen megértem az emberek aggodalmait az AI iránt. De amikor az embereket sok ilyen félelem eljuttatja, akkor az hajlamos elmenteni az embereket. Elveszíti a kutatási lehetőségeket.
Ennek inkább arra kell törekednie, hogy párbeszédet indítson arról, hogy az AI miként változtatja meg a dolgokat. Melyek a problémák? És hogyan fogjuk továbblépni?
