Государственный фонд фондов
Институт развития Российской Федерации

Media Review

Профессор-робот

15.12.2019
Источник: N 1
Проект: Технологические конкурсы НТИ

Проверить контрольную и ответить на пару несложных вопросов учеников — с этим искусственный интеллект уже справляется. Но вот способен ли алгоритм «заразить» школьника любовью к литературе или поймать списывающего на экзамене? Доверяют ли железным педагогам дети и видят ли в роботах-учителях авторитет студенты? Вместе с организаторами технологических конкурсов Up Great мы разбирались, что автоматизация сделает с педагогикой: освободит время учителей для творчества или приведет к массовой безработице.

Учитель + ученик + ИИ

— Что мы пытаемся найти? — ожившая мягкая игрушка, напоминающая персонажа «Улицы Сезам», вместе с девочкой лет пяти склонилась над планшетом. Подружки пытаются найти на картинке предметы определенного цвета.

— Нужно что-то лавандовое… — озадаченно произносит девочка.

— Оке-ей, — протягивает мохнатый робот. — Наше слово «лавандовый».

— Тут все синее! Может, вот эта прыгающая девочка? — малышка прикасается к планшету, но из гаджета раздается мелодия, означающая ошибку.

— Я уверена, что в следующий раз у тебя получится. Я верю в тебя! — реагирует игрушка. Она запускает приложение снова и теперь дает девочке подсказку: «Лавандовый — это фиолетовый».

— Да! — ученица находит фиолетовый цветок и бросается обнимать мягкую Тегу.

Интеллектуальный зверь по имени Тега (Tega) — творение робототехников Массачусетского технологического института, которое помогает детям не только учиться, но и развивать социальные навыки. Обучающая система состоит из двух частей: планшета, на котором малыши выполняют задания, и мягкого робота, который выдает подбадривающие комментарии или советы. Еще Тега периодически закидывает голову назад и радостно протягивает: «Уиииии», что, кстати, за ней с удовольствием повторяют дети. А если какой-нибудь проказник снимет защитный экран с ее цифровых глаз, кукла недовольно произнесет: «Эй, вообще-то это мое лицо!».

Искусственный интеллект постепенно проникает в профессии, связанные с обучением и воспитанием, где нужно находить общий язык с учеником, обладать эмпатией и мотивировать ребенка или взрослого справляться со сложностями. Неужели все это по силам роботам? Оказывается, в педагогическом мастерстве они уже многое освоили.

Что может ИИ?

— Учить дошкольников. Роботу, который выглядит, как ожившая игрушка, легко завоевать сердца маленьких учеников. Например, почти в 600 детских садах Китая вместе с воспитателями трудятся круглолицые Keeko — машины чуть крупнее домашнего кота, которые умеют загадывать загадки и рассказывать истории. Малыши от такого новшества в восторге, но преподаватели не спешат перекладывать на Keeko все свои обязанности: ребятам до семи лет важно учиться общаться, в первую очередь, с живыми людьми.

Другой пример — желтая игрушечная кошка, которая учит детей играть в шахматы. Робот iCat может давать советы и способен считывать эмоции: если машина понимает, что малышу грустно или тяжело, она дает подсказки или пытается приободрить компаньона. Исследование ученых Технического университета Лиссабона показало, что во время игры с iCat дети 8–9 лет чаще чувствуют, что общаются с интеллектуальным существом, якобы способным испытывать эмоции (в отличие от игры с роботом, который не умеет подбадривать).

— Вести уроки и лекции. Одной из первых роботизированных учительниц в мире была гуманоид по имени Сая — в 2009 году она начала вести уроки науки и техники для японских пятиклассников. Вблизи девушка выглядела довольно странно: она умела выражать шесть базовых эмоций, но в ее исполнении они мало чем отличались друг от друга. Дети восприняли железного учителя с интересом и, как отмечают разработчики, сразу после первого занятия принялись тыкать ее пальцами в лицо и щипать. Изначально робота создавали как администратора для офисов японских компаний, а потом решили продемонстрировать детям в качестве яркого примера развития науки. Сая вряд ли стала бы полноценной заменой учителей, признаются создатели машины, но ее помощь может пригодиться в сельской местности, где педагогов часто не хватает.

Сегодня роботов-учителей используют как ассистентов, которые не остаются один на один с аудиторией, а помогают преподавателям, например, с презентациями или тестированием студентов. В 2019 году такой подручный начал работать в Марбургском университете имени Филиппа в Германии — его зовут Yuki. А в лицее при Казанском федеральном университете пару лет назад появилась Eva — та самая обаятельная героиня из мультика «Валли». Глазастый робот на движущейся платформе ассистирует на уроках для 7–9 классов: он может провести диктант или ответить на вопросы.

Робот Ева из КФУ

— Показывать опыты. Школьные гербарии и даже микроскопы явно проигрывают технологиям виртуальной реальности, которые могут гораздо эффектнее продемонстрировать ученикам, как проходил полет на Луну или как затонул «Титаник». С помощью проекта Immersive VR Education, например, можно выбрать себе аватара для виртуального обучения, отправиться на сафари, посмотреть на запуск космической ракеты и потренироваться проводить хирургические операции.

Естественнонаучную программу обучения предлагают создатели проекта Labster — виртуальной лаборатории, где можно изучить строение сердечной мышцы, познакомиться физиологией морских котиков и разобраться в трехмерной структуре белков. На своем сайте разработчики пишут, что продукт используют в MIT, Стэнфордском университете и Университете Новой Англии. Другой многообещающий стартап — MEL Science, который основан в России, предлагает современные «наборы юного химика», а также виртуальные уроки, позволяющие разобраться в химических реакциях. Еще один российский проект, VR Chemistry LAB, собирается «овиртуалить» эксперименты и лабораторные работы из школьного курса химии. У них уже разработан цикл VR-уроков для подготовки к ОГЭ по этому предмету, с помощью которого можно сколько угодно ошибаться в смешивании реактивов, и никто при этом не пострадает.

— Искать индивидуальный подход. Если школьный учитель еще может удержать в голове, кто из учеников какие темы усваивает лучше, то преподавателю в университете вряд ли удастся найти индивидуальный подход к каждому студенту. Здесь педагогам помогают алгоритмы, позволяющие адаптировать образовательный контент под запросы и особенности ученика. Например, программа для изучения английского Parla, прежде чем предложить задания, тщательно изучает ваши социальные сети и выясняет, через какую тему вас получится заинтересовать английским — через экономику, технологии или, может быть, искусство? Еще Parla анализирует результаты тестов и возвращает ученика к разделу, который нужно повторить, если чувствует, что у него остались пробелы в знаниях.

На решение проблемы глубинного понимания смысла текста направлен новый технологический конкурс Up Great в области искусственного интеллекта. Главная задача — разработать такую программную систему, которая была бы способна успешно выявить смысловые и фактические ошибки в академическом эссе на уровне специалиста и в условиях ограниченного времени. Организаторы конкурса — РВК, АСИ и Фонд Сколково. Зарегистрироваться на участие можно уже сейчас на сайте конкурса.

Российская платформа «Талант» собирает данные участников мероприятий Национальной технологической инициативы (НТИ) и рекомендует, в чем еще им можно поучаствовать. В Великобритании используют платформу Century Tech, в которой обрабатываются данные о расписании, обучающих курсах, достижениях учеников, там даже есть раздел для родителей с аналитикой о прогрессе ребенка. Недавно Фламандский регион Бельгии подписал соглашение с разработчиками продукта: технологию внедрят во всех 700 школах области — это первый в истории пример, когда решение об использовании ИИ в образовании принимается на государственном уровне.

— Проверять, как усвоены знания. Сегодня в университетах Китая активно используют программу Rain Classroom, названную по-восточному поэтично: дождь означает образовательные услуги, предоставление которых стало возможно благодаря анализу больших данных (облакам); процесс преподавания ассоциируется с тем, как дождь орошает почву, а потом программа снова собирает данные об учениках и, завершая цикл, загружает их в облако (происходит испарение). Rain Classroom работает на основе китайского мессенджера WeChat: алгоритм помогает проводить экспресс-тестирования, в нем видно, сколько студентов открыли домашнее задание, а под каждым учебным материалом есть кнопка «Я не понимаю», которая позволяет учителю видеть реальную картину прогресса учеников.

— Ловить списывающих. Когда образовательные технологии перемещаются из аудиторий в смартфоны и компьютеры, возникает вопрос — как контролировать честность экзаменов, если живого учителя рядом со студентом нет? И тут у искусственного интеллекта есть козырь — автоматический прокторинг, или контроль за дистанционным испытанием. Например, во время экзамена Proctoredu способен увидеть посторонних людей в кадре или услышать лишние голоса, а также заметить, если экзаменуемый часто отводит взгляд от экрана и открывает другие вкладки в браузере.

— Воспитывать характер. Школьникам, столкнувшимся с буллингом, современные технологии могут заметно упростить жизнь: благодаря VR-программе FearNot ребята учатся противостоять обидчикам. Ребенка помещают в виртуальную ситуацию травли: он выступает либо в роли жертвы, либо в роли наблюдателя. Он может выбирать ответы для едких придирок и давать советы тому, кого обижают. Идея в том, чтобы научить детей, ведущих себя агрессивно, испытывать сочувствие. С другой стороны, дети, которые не замечены в буллинге, учатся поддерживать сверстников, оказавшихся в непростой ситуации. Говорить о небывалой эффективности метода рано, но исследования показывают, что, например, не вовлеченные в буллинг немецкие школьники после трехнедельного курса занятий проявляют больше эмпатии к виртуальным жертвам.

— Развивать социальные навыки. Машина может помочь особенному ребенку получить важные навыки общения. Например, французская разработка по имени Nao смогла завоевать доверие воспитанников начальной школы английского города Бирмингем: дети, которые обычно с трудом идут на контакт, довольно быстро адаптировались и стали называть железного учителя другом. Nao умеет работать и в обычных школах: он сам не решает задачи, а дает подсказки, чтобы студенты самостоятельно разобрались, как выполнить задание.

— Сопровождать домашнее обучение. Иммунодефицит, травмы, врожденные заболевания — есть множество причин, из-за которых некоторые дети не могут ходить в школу. Робот-посредник VGo for Remote Students позволяет школьникам на домашнем обучении не просто слушать лекции, отвечать на вопросы и следить за уроком через веб-камеру, но даже болтать со сверстниками на перемене.

— Быть доступным 24 часа в сутки. У студентов, которые только поступили в вуз, множество типичных вопросов: где тут столовая, когда начинается пара, можно ли пропускать занятия. В Университете Стаффордшир в этом году начал работать специальный помощник, который никогда не спит и готов ответить практически на любые вопросы. Чат-бот Beacon прекрасно разбирается в расписании, способен заказать студенческий билет или связать студента с преподавателем.

— В первую очередь автоматизируются те задачи учебного процесса, которые можно описать в виде повторяющегося алгоритма, — объяснила Татьяна Даниэлян, заместитель директора по исследованиям и разработкам компании ABBYY. — Например, вся административная работа: составление расписания, распределение нагрузки, ответы на вопросы родителей и учеников. Во-вторых, процессы, связанные с обработкой большого объема данных. С помощью ИИ можно за короткое время проверять сотни тысяч учебных работ. Причем ИИ поможет не только обработать результаты, но и полностью организовать процесс — от расписания экзаменов до контроля над выполнением заданий. В-третьих, ИИ упрощает и делает более доступным удаленное образование, позволяет обучению стать более интерактивным, чтобы не только изучать, но и визуализировать физические и химические процессы, смотреть на модели городов, переживать в виртуальной реальности исторические события. Наконец, ИИ поможет педагогу подготовиться к уроку и выбрать задачи, которых нет в учебниках, но которые соответствуют уровню подготовки ученика.

Хотя технологии ИИ рисуют нам заманчивые перспективы, всем этим разработкам рано или поздно придется масштабироваться — подстраиваться под реальные задачи, где необходимо все быстрее анализировать все большие объемы данных из все большего количества источников. Одно дело — иметь пилотный проект, но совершенно другое — успешно внедрить его на всех этапах обучения человека. И на этом пути кому-то будет суждено разориться, а кому-то — превратиться в компанию-единорога, всего за несколько лет пробившую потолок своей стоимости в миллиард долларов: новый Uber или Airbnb.

Что предстоит сделать? Довести интеллект до ума

— Смотри, Соф, у меня есть целая пачка конфет, у которых завтра заканчивается срок годности. Ты случайно не знаешь людей, которые помогут мне их срочно съесть?

— Она абсолютно новая, Джо. Срок годности истекает через год. И я — синтетик, Джо, я не нуждаюсь в пище.

Так холодно маленькая девочка София, героиня сериала Humans, ответила своему отцу, решившему порадовать дочку конфетами. По сюжету в семье Хокинсов появляется помощница по хозяйству Мия — человекоподобный робот или, как их называют в сериале, «синтетик», насмотревшись на которого, София решает стать таким же неэмоциональным существом, идеально выполняющим работу по дому.

Фотография робота из сериала Humans

Может ли произойти такое в реальности, сказать сложно — наши автоматизированные помощники по дому сегодня, скорее, выглядят как большие таблетки, бегающие из угла в угол и совсем не напоминающие человека. Однако на антропоморфных роботов как дети, так и взрослые смотрят немного иначе, нежели на искусственный интеллект, спрятанный в смартфоне или ноутбуке. Обзор 33 исследований, подготовленный ученым из Стэнфордского университета, показал, что важен факт физического присутствия машины — ее, в отличие от виртуального образа на компьютере, люди воспринимают более позитивно и считают более убедительным советчиком.

Другое исследование, связанное с проблемой эмоционального восприятия машин, провели ученые из Вашингтонского университета: они предложили почти сотне детей 9, 12 и 15 лет в течение 15 минут пообщаться с роботом Robovie. Каждая сессия заканчивалась тем, что экспериментатор прерывал взаимодействие и сажал Robovie в чулан, не обращая внимание на недовольные высказывания искусственного интеллекта. В результате опроса выяснилось: большинство детей полагали, будто их железный собеседник способен испытывать чувства, а некоторые были готовы доверить ему свои секреты — как настоящему другу. При этом чаще всего ребята не верили, что Robovie имеет право на свободу — ведь его можно купить или продать.

Другая проблема, с которой людям придется разобраться прежде, чем автоматизированные педагоги станут массовым явлением в школах, — проблема мотивации ученика. Способен ли робот вдохновить школьника своей любовью к литературе, побудив его тщательнее изучать предмет? Как показывают исследования, у машин это получается лишь в некоторых случаях. Робот-компаньон по имени Minnie разработан для того, чтобы поддерживать интерес школьников к чтению. Например, если в книге попадается страшный момент, Minnie может показать, что разделяет переживания ученика: «Вау, я действительно испугалась!» Ученые из Висконсинского университета в Мадисоне предложили 24 ученикам в возрасте от 10 до 12 лет в течение двух недель устраивать сеансы чтения: одной группе — с Minnie, другой — в одиночку. В результате семеро из двенадцати детей, которые занимались с компаньоном, сказали, что робот мотивирует их читать больше.

Набор для чтения вместе с Minnie

Похожий эксперимент провели исследователи из MIT и Тель-Авивского университета: они случайным образом распределили 33 детей в возрасте от 5 до 9 лет на две группы. В обеих группах дети работали с роботом Тегой и должны быть решить головоломку-транграм — она состоит из плоских геометрических фигур, которые необходимо сложить для получения другой, более сложной фигуры. Только в одной группе Тега подбадривала ребят: «Ты не боишься испытаний. Мне это нравится!», а в другой — просто констатировала: «Ты решил загадку». Дети из первой группы вслед за Тегой начали проявлять «мышление роста», а также по сравнению с детьми из второй группы усерднее решали сложную задачу.

Еще одна важная группа вопросов в развитии искусственного интеллекта связана с проблемой этики. В зависимости от данных, на которых обучается программа, ИИ может вести себя как расист, сексист, поддерживать Гитлера и даже научить ребенка ругаться. В 2016 году голосовой помощник Alexa, встроенный в «умную» колонку Amazon Echo Dot, на просьбу маленького мальчика «сыграть Digger Digger» (детскую песенку про экскаватор) отреагировал так: нашел непристойный трек и принялся перечислять нецензурные слова из его заголовка. Родители только и успели, что крикнуть: «Алекса, стой!»

Что интересно, люди предъявляют к роботам гораздо более высокие этические требования, чем к себе подобным. Человек-экзаменатор, занижающий оценки темнокожим студентам, — это проблема, которая связана с конкретным преподавателем. А вот искусственный интеллект, поступающий так же, — проблема более масштабная, она говорит о том, что не в порядке вся система. Возможно, поэтому вести о том, что в России ИИ позволят давать рекомендации об отчислении студентов из вузов, вызывает противоречивые эмоции.

А вот европейских учителей в постепенной автоматизации образования беспокоит не столько перспектива безработицы, сколько проблема безопасности данных. Международная группа ученых в 2016 году провела фокус-групповое исследование с участием педагогов из Швеции, Португалии и Великобритании, чтобы выяснить, что они думают об использовании роботов в школьных классах. Многие посетовали, что дети не в состоянии принять решение о том, должны ли данные об их настроении и успеваемости быть конфиденциальными. Возможно, подчеркнули участники, у родителей учеников должно остаться право стереть всю информацию о своем ребенке.

Другая важная тема, которую затронули учителя, связана с правом ребенка на ошибку. Жизнь под пристальным вниманием искусственного интеллекта означает, что прогулять урок или покурить с ребятами за гаражами — значит навсегда оставить след в цифровой истории своей жизни. Будут ли знать о провинностях члены приемной комиссии, когда выпускник захочет поступить в университет? Сможет ли работодатель или кто-то еще получить доступ к этим данным? В конце концов, ошибки — это тоже процесс обучения. И, возможно, даже более ценный, чем опыт примерного поведения.

Персональный искусственный ментор

«…Персональная обучающая машина не должна быть очень большой. Размером и внешним видом она может походить на телевизор», — еще в 1977 году писатель-фантаст Айзек Азимов в своем эссе «Новые учителя» рассуждал, как будут получать знания люди будущего.

По его мнению, у каждого человека появится дома машина, способная не просто достать книгу из «единой планетарной библиотеки», но и оценить прогресс ученика, сделать акценты на тех вопросах, которые больше его занимают.

Современные педагоги называют эту идею «индивидуальная образовательная траектория». Согласно этой концепции[ТС1] , человек, чтобы максимально раскрыть свой потенциал, должен изучить нужный именно ему круг дисциплин и получить определенный набор навыков и компетенций. Машины сегодня собирают о нас огромное количество данных. Возможно, в будущем, проанализировав их, машины смогут не только адаптировать для нас уроки по английскому языку, но и стать менторами или коучами, способными советовать, куда двигаться в жизни.

— Искусственный интеллект будет помогать человеку выбирать его путь, — предположил Игорь Пивоваров[ТС2] , главный аналитик центра компетенций НТИ на базе МФТИ и организатор конференции по искусственному интеллекту OpenTalks AI. — Например, он скажет: «У тебя сильная фундаментальная математика и неплохие знания языка. Вот в этом университете есть хороший курс, и если ты его окончишь, то с вероятностью 90% тебя возьмут работать в Яндекс, они сейчас как раз ищут таких специалистов». Это будет уже не просто образовательная траектория для какого-то конкретного человека, а настройка для всего общества: помощь человеку в поиске себя, компаниям — в поиске сотрудников и государству — в развитии экономики.

Технически реализовать такую масштабную систему помогут представители новой профессии — Education Data Engineers (инженеры данных в образовании), люди, объединяющие навыки аналитика данных и методиста образовательного учреждения. Они смогут организовать процессы сбора, хранения и анализа информации, чтобы с ее помощью помогать развивать учащихся, налаживать сотрудничество между вузами и связывать студентов с их будущими работодателями.

Как естественным учителям выдержать конкуренцию с искусственными?

Директор Института педагогики СПбГУ, доктор педагогических наук Елена Казакова согласна с прогнозом о том, что в будущем ИИ возьмет на себя большинство рутинных задач — проверку домашних работ, координацию учителей и учеников, поиск заданий к урокам, подготовку отчетов, оценку и аналитику.

— Но ИИ не будет делиться искренними эмоциями с учеником, не будет с ним наслаждаться проживанием каждого момента жизни в школе, не будет любоваться природой, заслушиваться музыкой, восхищаться неординарным решением, воодушевлять человека на такую трудную, но такую счастливую деятельность, как познание, — отметила Елена Казакова.

Не справятся пока роботы и с таким важным делом, как педагогическая режиссура: учитель должен планировать уроки так, чтобы в них чередовались напряженный труд и моменты радости от выполненной работы. Не менее важно организовывать учебный класс как команду, заточенную на познания.

По мнению Елены Казаковой, многое зависит от того, какими глазами учитель смотрит на роботов: как на помощников или как на конкурентов?

— Почему-то и в простой человеческой жизни вокруг одних из нас — сотни помощников, работающих как единая команда, а рядом с другими — противники, конкуренты, неумехи, «мечтающие занять место». Ничего нового. А профессия учителя, есть ли в ней искусственный интеллект или нет, — вечна, я в этом не сомневаюсь.

Автор: Полина Огородникова.


Место проведения: