Искусственный интеллект в образовании

Заказ № 2033612

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) активно проникает во все сферы жизни, включая образование. ИИ может помочь ученикам лучше усваивать информацию, а учителям – оптимизировать учебный процесс. В данной статье мы рассмотрим, что такое искусственный интеллект, кто его изучает и какие виды уже используются в школах для обучения детей.

Искусственный интеллект – это область науки и техники, которая занимается разработкой интеллектуальных систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта. Искусственный интеллект может быть представлен в виде программ, алгоритмов или аппаратных средств, которые имитируют или дополняют работу человеческого мозга.

Изучением искусственного интеллекта занимаются ученые и инженеры из разных стран мира. Однако, наибольшее развитие ИИ получил в США, Китае, Японии и России. В этих странах уже разработаны и внедрены в жизнь различные системы и технологии, основанные на искусственном интеллекте.

Существует множество разновидностей искусственного интеллекта, которые уже используются в образовании. Вот некоторые из них:

• Системы распознавания речи. Эти системы позволяют ученикам общаться с компьютером на естественном языке, задавать вопросы и получать ответы.
• Виртуальные ассистенты. Они помогают учителям и ученикам быстро находить нужную информацию и решать различные задачи.
• Системы автоматического тестирования. Они позволяют создавать тесты и оценивать знания учеников без участия человека.
• Роботы-учителя. Это роботы, которые могут обучать детей различным предметам.
• Системы адаптивного обучения. Они подстраиваются под уровень знаний ученика и предлагают ему задания, соответствующие его уровню.

Если рассматривать с точки зрения целей и строения ИИ, то существует несколько моделей. Вот наиболее распространенные из них:

• Нейронные сети − это модели, которые имитируют работу мозга. Они используются для решения сложных задач, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка и т.д.
• Глубокое обучение − это метод обучения нейронных сетей, который позволяет им извлекать сложные закономерности из данных.
• Генетические алгоритмы − это алгоритмы, которые имитируют процесс естественного отбора. Они используются для оптимизации сложных функций и решения задач комбинаторной оптимизации.
• Роевой интеллект − это подход к решению задач, основанный на поведении социальных животных, таких как пчелы или муравьи.

Каждая из этих моделей имеет свои особенности и области применения. Например, нейронные сети хорошо подходят для задач обработки изображений и текста, глубокое обучение используется для распознавания речи и анализа изображений, генетические алгоритмы используются для оптимизации и планирования, а роевой интеллект применяется для решения задач оптимизации и управления. Для простейших учебных задач используют нейронные сети (нейросети), доступ к которым открыт, в частности, с мобильных устройств.

Авторы этих моделей - ученые и исследователи из различных областей науки и техники.

Нет единой страны, которая была бы самой продвинутой в разработке и развитии ИИ. Некоторые страны, такие как США, Китай, Япония, Россия, Великобритания и Канада, активно занимаются исследованиями в области ИИ и имеют значительные достижения в этой сфере. Однако, необходимо учитывать, что разработка и развитие ИИ − это междисциплинарная область, и успех в ней зависит от множества факторов, таких как финансирование, исследовательские ресурсы, инфраструктура и сотрудничество между различными отраслями и научными дисциплинами.

Рассмотрим отечественные модели ИИ – нейросеть Yandex GPT-2, GigaChat, Kandinsky 2.2.

Yandex GPT-2 − это модель генерации текста, разработанная компанией Яндекс. Она использует архитектуру трансформера и обучается на большом объеме текстовых данных. Одной из особенностей этой модели является ее способность генерировать текст на различных языках, включая русский. Еще одной особенностью является то, что она может генерировать текст с учетом контекста и предыдущих слов. Это позволяет получать более связные и логичные тексты. Кроме того, Yandex GPT-2 может использоваться для различных задач, включая автоматическое написание текстов, ответы на вопросы и многое другое.

Гигачат (GigaChat) — сервис, созданный разработчиками Сбера, способный выполнять инструкции пользователя и решать различные интеллектуальные задачи в режиме мультимодального чата. GigaChat может отвечать на вопросы пользователей, поддерживать диалог, придумывать рекламные посты и планы презентаций, сочинять стихи и сказки, писать код на языке Python и даже создавать изображения по запросу. Он прост в использовании: достаточно зайти в него в мессенджере Telegram.

Kandinsky 2.2 − это обновленная версия нейросети Kandinsky 2.1, которую «Сбер» выпустил в апреле. Нейросеть умеет генерировать изображения по запросу пользователя. Kandinsky 2.2, как ее предшественники и аналоги, работает на основе диффузионной модели, которая сначала размывает изображение, а потом пытается его восстановить, создавая в итоге новое. Для его использования так же остаточно зайти в него в мессенджере Telegram.

«Какое будущее ждет человечество и нейросети?» - задают такой вопрос многие педагоги и ученики.

Сложно предсказать будущее, но можно сказать, что нейросети будут продолжать развиваться и становиться все более мощными и эффективными. Также возможно, что в будущем нейросети смогут заменить некоторые человеческие функции, такие как принятие решений или выполнение рутинных задач. Однако, важно помнить, что нейросети не могут заменить человеческое общение и эмоции, поэтому будущее человечества будет зависеть от того, как мы сможем сочетать технологии и человеческие ценности, как в жизни, так и в процессе обучения.

Литература:

1. Kandinsky 2.0. URL: https://www.sberbank.com/promo/kandinsky/
2. Yandex GPT-2. URL: https://ya.ru/gpt/2
3. Измайлова Ю.М., Пискарева Е.М. Искусственный интеллект в образовательном процессе // Среднее профессиональное образование. 2018. № 10. С. 40-42.
4. Протестировали GigaChat от Сбера и сравнили его с Алисой и с ChatGPT / Дзен. URL: https://dzen.ru/a/ZNSIdDq3lCCbfnu5
5. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход (AIMA-2). М.: Вильямс, 2019. 1408 с.