5 июня 2019, 13:35
Статья

Молодой, но цифровой. Как искусственный интеллект будет работать репетитором

В Томске теперь есть учитель-робот. Его зовут Plario, он может натаскать вас в математике или любом другом предмете, которому человек научил его самого. А научить нейросеть можно чему угодно
AP Photo/ Patrick Semansky

Plario разработали ученые Томского государственного университета (ТГУ) совместно с компанией ENBISYS. Обучать студентов и старшеклассников математике машина может так же эффективно, как репетитор-человек. Корреспондент ТАСС узнавал, на что еще способен Plario и может ли искусственный интеллект писать картины, как Ван Гог, или преподавать в вузе.

Нечеловеческий интеллект

Как рассказал Артем Фещенко, завлабораторией компьютерных средств обучения Института дистанционного образования ТГУ, к разработке технологии приступили в начале 2019 года и за полгода ТГУ и компания ENBISYS создали и запрограммировали настоящего цифрового репетитора с интеллектом человека.

Сперва Plario, как и настоящий репетитор, проводит диагностику и узнает, насколько подготовлен будущий ученик: тому предлагается пройти тест, в котором около 30 вопросов по программе математики от 7-го до 11-го класса. В ходе тестирования Plario понимает, когда ученик просто угадал верный вариант ответа, а также почему отвечает неверно.

"Чтобы повторить в цифре живого репетитора, команда заложила в него свой опыт преподавания и определенную методологию. Они классифицировали ответы, выявили, какая ошибка самая популярная, и закладывали эту ошибку в варианты неправильных ответов. Также Plario видит: если ученик выбрал неправильный ответ, то у него пробелы в определенных математических навыках", — рассказал Фещенко.

Таким образом Plario отбирает навыки, которые у студента не развиты, и предлагает ему решить задачу или уравнение по этой теме. Если студент на этапе расчетов допустил ошибку, то Plario по заданному алгоритму точно находит, где именно она была сделана, и вместо параграфов учебника дает формулу или правило, которыми не владеет студент.

Если ученик справился с задачей, Plario может подбодрить его, как живой преподаватель, а при неправильном ответе может произнести афоризм, шутку или пословицу.

Как отметил Фещенко, сейчас Plario — совсем молодой искусственный интеллект и пока не обладает всей полнотой информации, чтобы принимать решение на основе данных.

"Нужны большие пользовательские данные, но пока их нет — прошли тестирование около 300 человек. Чтобы научить нейросеть эффективнее учить математике, нужно несколько тысяч. Пока траектория выстраивается за счет теории вероятности и эвристики — мол, не знаешь это, значит, не знаешь то и то", — отметил Фещенко.

Он уточнил, что, несмотря на "молодость", искусственный интеллект может проверять решения учеников, а главное — подсказывать, на что сделать упор. Кроме того, система в состоянии оценить не только прогресс, но и деградацию ученика — результат решения теста или занятия может показать потерю знаний.

Если ученик долгое время отвечает неправильно, программа сама выключается и советует ученику передохнуть. Самый важный измеритель эффективности цифрового репетитора — это уменьшение количества времени обучения при увеличении его качества для каждого ученика, независимо от его уровня знаний.

Для своих нужд и для коммерциализации

Фещенко сообщил, что ТГУ запустит платформу для обучения студентов-первокурсников осенью. К этому времени Plario будет знать и уметь больше: его расширят, добавят новые примеры и задания. Основная цель, с которой его создавали, — корректировка знаний студентов профильных специальностей в математике.

"Было несколько причин появления этой идеи. Первая — это технологии адаптивного обучения. Они использовались в американской системе образования, получили фактическое подтверждение своей эффективности. Эти программы позволяют повысить степень персонализации и качество подготовки студентов, в России таких систем еще нет", — рассказал Фещенко.

Второй причиной было то, что в Томске, как выяснилось, находятся разработчики подобных решений, только для начальных школ Европы. Например, они создали систему Snappet, с помощью которой занимается уже миллион учеников в Европе. Разработчики — компания ENBISYS. Так и решено было работать вместе.

Кроме того, ТГУ создает научно-образовательный центр передовых образовательных технологий. Одно из возможных направлений деятельности — создание технологий электронного и адаптивного обучения.

Преимущество Plario — искусственный интеллект, который может научиться любому предмету, от обществознания до физики. Главное, чтобы у него были хорошие учителя-методисты. В дальнейшем цифрового репетитора планируется передавать в аренду другим вузам России. Уже несколько университетов СФО начали тестировать Plario среди своих студентов.

Все же не заменит преподавателя

По словам Фещенко, Plario может быть хорошим подспорьем преподавателя в вузе, но не заменит его полностью. Все же основная задача цифрового репетитора — скорректировать знания, определить и ликвидировать пробелы.

"Нейросеть повторяет существующие приемы обучения, может оптимизировать путь к знаниям, но не придумывает новых методик и подходов. Это может сделать только живой учитель. Кроме того, не этично передавать нейросети ответственность за принятие решений, поэтому ее расчеты носят только рекомендательный характер для ученика. Plario может предложить траекторию обучения, но студент может от этого предложения отказаться и выбрать другую траекторию", — отметил Фещенко.

Нейросеть можно научить писать картины, как Ван Гог, или обучить ее сайнс-арту. Но это всегда будет повторением чьей-то живой творческой мысли.

"Был эксперимент, когда ученые загрузили в нейросеть все стихи о Солнце, какие нашли в интернете, а потом привязали конкретные слова к механизму, отслеживающему вспышки на Солнце — каждое слово к каждой вспышке. В итоге, изучая активность, нейросеть писала стихи от лица Солнца. Но на самом деле автором стихов был человек, придумавший алгоритм перевода солнечной вспышки в слово", — рассказал Фещенко.

Так что искусственный интеллект пока не может творить самостоятельно, он только помогает анализировать большие массивы данных, находить в них скрытые взаимосвязи, повторять за человеком мыслительные операции.

"В науке и образовании появлению новых идей и решений, влияющих на жизнь людей, мы по-прежнему обязаны человеку".

Вадим Белозерцев