Искусственный интеллект может изменить ориентир обучения

Современные технологии активно проникают во многие сферы нашей жизни – от роботизированных систем на производстве до уже известных всем нейросетей, Chat GPT

По результатам опроса ВЦИОМ 90% респондентов положительно относятся к развитию технологий, хотя в обществе и существует страх возникновения новых экономических, социальных и технологических рисков. У 24% опрошенных технологии будущего ассоциируются именно с искусственным интеллектом. В последние годы появляется все больше профессий, связанных с созданием и обучением нейросетей.

Руководитель развития направления искусственного интеллекта для школьников в Центре педагогического мастерства Ульяна Артамошина рассказала «Московской газете» о перспективах внедрения ИИ в различные отрасли и обучении новым IT-специальностям.

— Ульяна, как появился проект «КодИИм» и как Вы в него попали?

— «КодИИм» появился из идеи ЦПМ, в частности, нашего директора Артёма Шишова. Проект был создан, чтобы усилить направление искусственного интеллекта (ИИ) для подростков и вообще развивать его как образовательную сферу. В ЦПМ мне дали на выбор несколько областей деятельности. Одной из них был ИИ, в частности, создание специализированных смен. Мы называем их «буткемпами», потому что это место, где ребята интенсивно работают: программируют и создают проекты вместе.

Направление разветвляется на разные конкретные продукты. Мы помогаем ребятам создавать свои кейсы для конкурсов и хакатонов, поддерживаем их. Также наши преподаватели помогают ученикам и с их личными проектами.

Я являюсь руководителем всего направления. Помимо смен есть ещё курсы. У нас недавно прошел большой трёхмесячный офлайн-курс. Мы также ведём телеграм-канал, где освещаем тему ИИ, рассказываем о мероприятиях, что тоже очень важно, потому что ребята в основном сидят в Интернете, читают новости. Для них это как бы связующее звено. Ещё мы планируем в будущем создать сборную для Международной олимпиады по искусственному интеллекту.

— Какая основная цель проекта «КодИИм»?

— В рамках нашего проекта, с одной стороны, ИИ – это классный инструмент, который мотивирует ребят заниматься математикой, программированием, анализом данных, позволяет делать акцент на получении знаний. С другой стороны, мы мотивируем школьников, которые имеют желание развиваться не только в сфере математики и точных наук, но и в других областях. У многих наших учеников в направлении Data Science интересы находятся на стыке – программирование и естествознание, например. И это очень важно, потому что одно дело – программисты, которые занимаются алгоритмами, поиском лучшего решения кейсов в кратчайший срок, и совсем другое – специалисты, работающие на стыке науки и анализа данных. Это очень смежные истории. Мы даем возможность объединить интересующие направления и, например, создать нейронную сеть, которая будет решать социальные вопросы. В нашей образовательной среде ребята могут узнать, как им применять свои знания на практике.

— Этим и занимаются ученики на сменах проекта?

— Да, именно. Все наши «буткемпы» проходят в формате проектных школ. Ребята занимаются кодом, изучают теорию по математике, нейронным сетям, анализу данных и затем создают проект. Большую часть смены они работают под руководством менторов.

— Планируется ли увеличивать количество «буткемпов» и направлений на них? Ведь таких смежных сфер может быть очень много.

— Да, у нас есть желание делать смены как можно чаще, потому что мы видим у ребят очень большой интерес. Они потом идут участвовать в конкурсах, хакатонах, олимпиадах, начинают более активно заниматься. С каждой новой сменой также увеличивается количество участников и желающих попасть на «буткемп». На самом деле мы уже очень сильно продвигаемся вперед. Этим летом планируется провести две смены, в каждой из них около 50 участников.

— Эти две летние смены имеют разную направленность или отличаются только датами проведения?

— Они будут разной направленности, но именно с точки зрения уровня знаний ребят. В конце июня мы проводим смену для учеников продвинутого уровня, то есть тех, кто уже занимается одним из направлений Deep Learning, это Senior смена.

На Junior смену ребята могут зайти только со знанием программирования и математики. С ними мы тоже придумываем интересные проекты. Понятно, что там будет нечто менее комплексное, чем на продвинутой смене.

Еще отличие Senior и Junior смен в том, что на первой больше направлений: Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Machine Learning и другие. А на «буткемпе» для базового уровня идёт работа над проектами путем собственных проб и ошибок. Через такую практику, маленькие успехи мы и учимся. Ну и, конечно, на Junior смене будет больше основ, теории.

— Участие в сменах бесплатное, ребята проходят по итогам отборочных испытаний. Как финансируется проект?

— Каждый раз нам нужно искать источники финансирования смен по-разному. Сейчас есть субсидия Центра науки от Департамента образования Москвы. Она нацелена на развитие науки в образовании и нетворкинга в сообществе молодых ученых. Смена Senior проводится как раз в рамках этой субсидии.

Junior смены платные. На них у нас нет финансирования. Мы сразу говорим желающим поучаствовать, что они могут пройти отбор и поехать, но нужно внести некоторую сумму. В целом ребята ездят практически по себестоимости. Нам просто нужно, чтобы проект хотя бы выходил в ноль. Мы, конечно, хотим, чтобы всё было бесплатным, насколько это возможно, и каждый раз пытаемся искать источники финансирования. Мы бы очень хотели найти компанию-партнера, которая бы в этом помогала, но пока её нет. Надеюсь, что в будущем она появится.

Очень большая проблема в том, чтобы привозить ребят из регионов, потому что московская субсидия не дает такой возможности. Однако мы ищем пути, делаем все, чтобы и москвичи, и региональные участники занимались у нас бесплатно. Каждый раз это достаточно серьёзная миссия. Тем не менее все платные смены относительно дешёвые, во многом благодаря ЦПМ.

— С чем связан рост интереса молодого поколения к теме ИИ?

— Молодежи всегда интересно что-то новое, неизведанное, прорывное, к чему можно прикоснуться в стадии развития. Во вторую очередь такой интерес связан с тем, что подростки живут в цифровом мире, и у них появляется возможность в понятной среде что-либо создавать. Тем более, что у IT-профессий очень хорошая репутация. Ребята понимают, что это правда перспективная сфера, в которой есть будущее.

— Какие существуют перспективы внедрения ИИ в процесс обучения в школах, колледжах, университетах? Есть ли какие-то разработки в этой сфере, которые применяются уже сейчас?

— Да, конечно, такие разработки есть. К примеру, это инструменты в формате трекер-задач с использованием нейронных сетей, которые помогают процессу обучения. Даже самое банальное, что мы можем взять – в приложении для организации видеоконференций Zoom появилась функция «саммари-разговора». То есть диалог записывается, нейронная сеть анализирует беседу и выдает план разговора, о чем шла речь. Прекрасный пример того, что уже используется. Это полезно и удобно и для работы, и для образования.

Помимо этого, есть инструменты, нацеленные на помощь людям с различными расстройствами, например, синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ). Существуют специальные приложения, которые направлены на планирование и тайм-менеджмент. Из таких могу назвать приложение Kawaii, которое расставляет задачи, разбивает их на более мелкие и легкие для выполнения. Это тоже делает нейронная сеть, алгоритм оптимально планирует загруженность, чтобы человеку было проще распределять ресурсы и ориентироваться в своих делах.

Есть даже один инструмент, который создали наши ребята на смене. Это нейросеть, определяющая конкретный параграф, на который ссылаются в научных статьях, что сильно облегчает работу с текстом. Вообще проекты наших учеников часто нацелены на помощь в общественной жизни, в том числе в образовании.

Если говорить про тот же Chat GPT, это крутой инструмент, который может быть очень полезен. Самое важное – информировать, говорить о том, как его использовать. Это именно средство, которое может помочь структурировать информацию, снять какой-то объем работы по поиску или упаковке данных.

— Но ведь многие стараются хитрить и используют Chat GPT, чтобы не делать задания самостоятельно?

— Да, но это именно проблема информирования. Очень мало преподавателей, которые предлагают разобраться, посмотреть возможности использования нейронной сети как средства, которое помогает в решении каких-либо задач.

Мы постоянно общаемся с учителями и показываем, как можно интегрировать ИИ, рассказываем, что это нестрашно. Да, сейчас любой подросток может «считерить», списать с помощью ИИ, но ведь нельзя запретить технологии. Поэтому нам нужно мотивировать ребят искать свои интересы, ключи к разгадыванию мира, чтобы они уже совместно с Chat GPT могли работать в привлекающих их направлениях. Ведь этот инструмент можно применять для того, чтобы усовершенствовать свою работу, а не просто скопировать сгенерированный материал и выдать за собственный. Весь вопрос в подходе.

Сейчас понятно, что ИИ сильно изменит вообще ориентир обучения. Человеку ежедневно поступает огромное количество информации, которую нейросеть базово может выдать, эти данные уже не нужно постоянно держать в голове. В современных реалиях важно развивать именно критическое мышление, способность сортировать, отбирать информацию, оценивать её достоверность и качество.

— То есть сейчас образование должно быть направлено не на запоминание большого количества информации, а именно на развитие критического мышления? Не повлияет ли это отрицательно на способности памяти подростков?

— Конечно, очень важно читать, развивать память. Просто тот объем информации, который мы получаем ежедневно, постоянно растет. Его уже невозможно запоминать и нормально перерабатывать. Поэтому нужно находить для себя ориентиры именно в той области, в которой есть желание развиваться. Сейчас важно быть узконаправленным специалистом в конкретной сфере, повышать свою квалификацию и улучшать знания в этом направлении, а не распыляться.

Естественно, базовые вещи невозможно заменить. Чтение, общие компетенции расширяют кругозор, развивают способность долго концентрироваться на одной задаче, это всё необходимо. То же самое, например, с изучением языков. Да, у нас есть онлайн-переводчики, но они не могут выдать литературный перевод, по крайней мере на данном этапе. Но сам факт изучения языка – это развитие новых нейронных связей в мозге, которые в целом влияют на память, сообразительность и так далее.

— Чем школьникам может быть полезно участие олимпиадах по ИИ? Чем на них занимаются ребята?

— Существуют разные олимпиады, но большинство из них пока направлены именно на практическое решение кейсов.

Из того, чем олимпиады могут быть полезны школьникам, помимо аспекта получения новых навыков и развития в сфере ИИ:

- призёрство в Национальной технологической олимпиаде (НТО) засчитывается как 100 баллов ЕГЭ по информатике или дает право поступления без вступительных испытаний в лучшие ВУЗы страны. Также при победе в «НТО» вручают денежный сертификат на образование. Призовой фонд – 4 миллиона рублей.

- Всероссийская олимпиада по ИИ пока, к сожалению, не дает возможности поступления в университет без вступительных испытаний, но там тоже можно получить призы, и в целом победа в ней – очень статусное достижение, которое будет полезно для резюме.

- Национальная олимпиада по анализу данных от Высшей школы экономики и «Тинькофф» дает право поступления без вступительных испытаний в ВУЗы-соорганизаторы и дополнительные баллы в индивидуальные достижения.

- Заняв призовое место в олимпиаде Deep Learning School можно получить до 5 баллов в индивидуальные достижения при поступлении в бакалавриат и до 25 баллов – в магистратуру.

Сейчас пока не так много олимпиад именно по направлению ИИ. Самых основных на сегодняшний день две. В Национальной технологической олимпиаде есть большое количество разных направлений: работа с данными, информационная безопасность и так далее. Вторая – это Всероссийская олимпиада школьников по ИИ.

— С появлением ИИ возникли и новые профессии (например, когнитивный копирайтер, нейроиллюстратор и др.). Где сейчас можно обучиться этим специальностям?

— Важным моментом является то, что именно в рамках высших учебных заведений пока нет программ, которые нацелены конкретно на обучение нейросетей. Тем не менее уже сейчас есть множество курсов и программ дополнительного образования, на которых можно получить необходимые навыки. Во многих компаниях появляются такие вакансии, как AI-тренер. Важно, что перечисленным профессиям можно учиться в процессе, так как механизм в них достаточно понятен. Они не требуют именно вузовской подготовки.

Есть и вторая категория профессий, но они уже сложнее. Например, ML-Engineer или Data Scientist, то есть специалисты, которые не тренируют нейросети и пишут запросы, а именно создают алгоритмы. Это уже, конечно, большие вузовские программы, в которые включены математика, программирование, анализ данных — очень специфические вещи. По таким направлениям есть уже достаточно направлений. Например, это факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ, факультет прикладной математики и информатики МФТИ, несколько факультетов ИТМО в Питере и так далее. Существуют и программы магистратуры, которые направлены на более конкретные вещи в направлении создания нейронных сетей: по компьютерному зрению, Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML). То есть в рамках ВУЗов уже несколько лет имеется достаточное количество программ, направленных на разработку нейронных сетей, которые с каждым годом совершенствуются. У нас, например, на «буткемпах» очень много преподавателей именно из ВУЗов.

Помимо этого, есть такой проект как «Яндекс Лицей», который направлен на обучение школьников IT-специальностям. После него ребята постарше могут пойти в Школу анализа данных от Академии «Яндекс». Сейчас уже существует достаточно много треков по работе с ИИ, как вузовских направлений, так и программ дополнительного образования.

Также у всех больших компаний есть свои лаборатории. Например, AIRI-лаборатория от СБЕРа, где люди занимаются поиском и сбором материалов в сфере ИИ, лаборатория Deep Learning School от МФТИ. По сути, в каждом крупном ВУЗе уже можно найти что-то подходящее.

— Кому принадлежит авторское право на работу (текст, музыку, картинку), созданную ИИ?

— Вопрос очень сложный, сейчас на эту тему активно ведутся споры. Есть несколько разных кейсов. В одних случаях право принадлежит компаниям, которые разработали алгоритмы. Механизмы работы являются их собственностью, соответственно, и продукт тоже. Если это не компания, а, например, частное лицо, которое создало нейронную сеть и выкупило данные, использованные при ее обучении, то уже этот человек будет правообладателем.

Далее стоит очень большой вопрос по поводу того, кто будет обладать правом на продукт, если нейронная сеть обучена на данных, принадлежащих другим людям. Например, если при её обучении использовались картины художников, правообладателем является компания, которая создала алгоритм, или сами деятели искусства?

На данный момент нет определенного конкретного решения и ответа на эти вопросы. Я думаю, в последующем будут изменяться и дополняться законы для урегулирования таких моментов. Пока мы можем только предполагать, куда это двинется. В целом уже были случаи, когда художники подавали в суд на компании за то, что их картина применялась в обучении нейросети, что очень закономерно. Поэтому я и привела такой пример.

На самом деле довольно сложно доказать факт использования работ. Важно, что в конкретных случаях, например, в компаниях, данные, на которых обучаются рекомендательные системы, обычно выкупаются самим предприятием или принадлежат заказчику.

Нужны доработки в законодательстве. Также необходимо, чтобы тема этики в ИИ больше поднималась. Очень важно информировать общество о том, что это инструмент, который теперь является частью нашей жизни, он практически везде. Поэтому нужно с ним работать и размышлять на тему того, куда это может зайти и как регулировать работу с ним.

— Можно ли назвать картинки, тексты, музыку, созданные ИИ, искусством?

— Я сама много занималась историей и теорией искусства, поэтому у меня на этот счет достаточно много мыслей. Универсального определения искусства нет, поэтому у каждого могут быть свои взгляды на эту тему, каждый выражает своё субъективное мнение. Я же считаю, что в целом всё что угодно может быть искусством. Важно, чтобы это было правильно преподнесено и давало нужный эффект. Если человек создает произведение искусства – неважно, с помощью нейросети или без нее – очень значимо, какое влияние оказывает такой продукт на общество, на зрителя. В целом, 20-й век нам уже показал, что искусством может быть фактически что угодно: от «Фонтана» Дюшана, выставленного в 1917 году, до фресок Дюрера. При этом, какая-то абсолютно гениальная вещь может не стать искусством, потому что она останется в стенах мастерской творца.

Просто искусство ещё очень сильно проверяется временем. Сейчас мы можем попробовать что-то сделать, а то, какой эффект произведение даст через несколько десятков лет, и будет являться показателем того, насколько та или иная работа – искусство. Те доводы, которые я привела, универсальны для всего искусства в целом, вне зависимости от используемых инструментов. Но, опять же, я просто говорю со своей точки зрения, имея представление о том, как вообще развивалась теория искусства.

Посмотрев на все это, я понимаю, что ИИ не может заменить человека, потому что художник именно «проблематизирует» вопросы, подсвеченные в обществе. В этом очень много психологии, много тем, которые поднимаются через вопросы человека к человеку. Есть, конечно, абсолютно эстетические направления, декоративно-прикладное искусство. Это тоже прекрасно. Вот такие вещи нейронная сеть может спокойно сгенерировать: собрать, к примеру, 3D-модель восхитительной вазы, которая будет такой же красивой, как античная. Но вот смыслы, которые существуют в искусстве, всё же создаются человеком. Поэтому античная ваза имеет свою историчность, свое отношение к древности, этого не отнимешь.

Художник выбирает основной посыл, вопрос и дальше превращает его в некий мессендж, передавая задумку в произведении. Он развертывает это в многолетней практике. Дальше произведения уже могут говорить сами за себя.

— Работу с генерацией таких произведений можно назвать творческим процессом? Или это что-то более механизированное, машинное?

— Я думаю, что некоторые люди применяют творческие способности при написании заданий нейронным сетям. Я даже вижу своих коллег и учеников, которые очень досконально формулируют запрос и понимаю, что это уже отдельный вид работы со специфическим подходом.

Творческий процесс как раз состоит в поиске, экспериментах, ошибках. Человек может использовать ИИ в этом. Очень здорово, если он находит вдохновение, чтобы написать запрос нейронной сети, выудить что-то оттуда и потом переработать. Опять же, если мы говорим про что-то сухое из разряда «сгенерируй мне картинку», без какого-либо смысла и идеи в запросе, то я бы не назвала это творческим процессом. Дальше, если для кого-то картинка получилась чем-то «вау», пусть для них это будет произведением искусства. Но я не думаю, что в истории искусства такая работа останется как нечто значимое.

— Какие работы в будущем смогут полностью выполняться при помощи ИИ? В каких профессиях перестанет требоваться участие людей помимо программистов, которые будут контролировать ИИ?

— В целом я думаю, это будет процесс взаимной замены. То есть какие-то профессии уйдут в прошлое, а какие-то, наоборот, появятся. Абсолютно автоматизированные виды работ, например, могут замениться даже не ИИ. В целом, как мы сейчас видим, кассы самообслуживания. Даже старшее поколение, пенсионеры вполне могут разобраться в принципах их работы, хоть это и требует некоторой практики. Однако я не могу сказать, что ИИ сможет заменить всё. Это ведь просто инструмент, который облегчает жизнь.

Когда произошла индустриальная революция, многие так же боялись, что человек перестанет быть нужен и его заменят машины, на заводах всё полностью автоматизируется. Тем не менее люди на производстве работают и сейчас, опасения не оправдались. Я думаю, что ИИ произведет определенную перестановку, но это совершенно не отменит важность участия человека. Например, мы не можем слишком широко внедрять ИИ во врачебную практику. Сейчас есть нейросети, которые помогают, ассистируют врачу. Но, тем не менее ответственность всё равно лежит на человеке, он должен проверять и перепроверять систему, потому что ИИ может где-то ошибиться, недостаточно хорошо увидеть, распознать.

Возвращаясь к вопросу о законодательстве, тоже важный момент — на ком будет лежать ответственность, если ИИ совершит ошибку: на враче или программисте. Я думаю, будут введены какие-то ограничения, связанные с применением ИИ в разных сферах, внедрят также показатели качества. Сейчас уже есть метрики, которые оценивают, насколько нейронная сеть хорошо обучена, вычисляют процент попадания при выполнении поставленной задачи.

— Какие есть опасения в обществе, связанные с внедрением ИИ и с чем они связаны?

— Мне кажется, очень большая проблема и связанное с ней опасение – это уровень достоверности информации. Сейчас мы уже видим, что ИИ может прекрасно генерировать «дипфейки», то есть подменять лица на фото или видео. Таким образом можно создать видимость сенсации и убедить людей в том, что это правда. С «дипфейками» очень тяжело искать создателя, первоисточник, выяснять, кто, зачем и почему его сделал.

Также существуют опасения по поводу ограниченности человеческого ресурса. Часто люди ленятся, могут выгорать, не очень продуктивно работать. Каждый имеет свои ментальные особенности, которые являются человеческим фактором. А ИИ – машина, он может бесконечно выдавать результаты. Сейчас есть опасение, что работодателям просто станет выгоднее найти одного человека, который будет хорошо писать запросы в GPT и придумывать идеи с его помощью, чем нанимать десять креативщиков, SMM-специалистов. Но здесь как раз важен тот аргумент, что только человек может выудить нужный инфоповод, проблематику, потому что он, в отличие от ИИ, способен переживать.