Обучение искусственный интеллект: Лучшие Курсы Искусственного Интеллекта [2020]

Эксперты рассказали, как можно внедрить искусственный интеллект в школы — Российская газета

Все три крупных пожара в Воронежской области локализованы 09:18 Еще 913 пациентов вылечились от коронавируса в Москве 09:14 Ракова: В Москве утвердили новый подход к лечению ковида в стационарах 08:56 В Москве начались продленные школьные каникулы 08:33 В Москве заработал цифровой помощник для предпринимателей 08:23 Марат Хуснуллин: В ДФО по строительству дорог лидирует Магаданская область 08:06 Петр Бирюков: Началось благоустройство территории возле станции «Курьяново» 07:45 Мэр Нью-Йорка объявил о новом локдауне в городе 07:35 В России создали противовирусное средство с уникальным действием 07:26 Клопп прокомментировал унизительное поражение от «Астон Виллы» 07:10 Врач раскритиковал покинувшего госпиталь Трампа 07:06 Власти Новой Зеландии отменят санитарные ограничения в Окленде 06:45 NYT сообщила о пытающемся захватить Россию «ядовитом пришельце» 06:28 Озвучены сроки возможного повторного заражения коронавирусом 05:32 Джо Байден сдал новый тест на коронавирус 04:48 Пушков назвал причину обострения ситуации в Нагорном Карабахе 04:20 Доктор Мясников назвал определяющий течение коронавируса фактор 03:58 Один человек погиб во время шторма «Алекс» во Франции 03:45 Белый дом назвал имена более 200 участников мероприятия Трампа в Нью-Джерси 03:15 Названы города России с самой высокой зарплатой 02:40 Россия проведет наблюдательный полет над Данией 02:26 WSJ: Трамп скрыл результаты первого теста на коронавирус 01:58 Фильм «Стрельцов» возглавил российский прокат по итогам выходных 01:22 Черноморский флот взял под наблюдение британский эсминец 00:22 Трампа могут выписать из больницы уже 5 октября 04.10.2020 • • •ВластьЭкономикаВ регионахВ миреПроисшествияОбществоСпортКультураРусское оружиеАвтопаркДиджиталКинократияЖивущие в СитиСтиль жизни

Искусственный интеллект: Глубокое обучение

Проблематика

Возможно ли на основе имеющихся данных построить предсказательную модель или можно ли в принципе собрать данные требуемые для целевой модели?

Действительно ли для решаемой задачи нужно применять методы глубокого обучения, или можно обойтись менее затратными вычислительными методами, такими как: линейные модели, машинное обучение и т. д.?

Исследование

Анализ данных и выявление значимых паттернов, особенно в условиях, когда данные не имеют заранее заданную структуру, это творческий процесс требующий компетенций в работе с данными и алгоритмами, а также удобного инструментария и накопленной большой библиотеки методов и алгоритмов для быстрой проверки идей.  Также требуется опыт управления временем исследования, поскольку все возможные комбинации перебрать невозможно, а ошибки в выборе исследуемых гипотез стоят дорого: много трудозатрат, вычислительных ресурсов, упущенные возможности и время. При рассмотрении конкретных задач мы отсекаем некоторые гипотезы экспертно, некоторые гипотезы исследуем частично в ограниченное время, а часть глубже. В зависимости от достижения некоторого порога значимости влияния данных на переменную отклика мы делаем заключение о возможной эффективности тех или иных методов искуственного интеллекта (ИИ).

Результат

Реалистичный план ИИ проекта или техническое задание, в которое входят:

• организационная схема решения задачи. По возможности — прототип в MATLAB
• обоснованные требования к качеству и количеству данных, их достаточности
• оптимальная методика сбора и предобработки данных, в некоторых случаях — приложение автоматизирующее сбор и разметку данных
• выбранные архитектуры нейронных сетей или более простых алгоритмов
• схема развертывания или портирования алгоритмов соответствующая выбранным сетям, например развертывание на корпоративном сервере, на мобильном телефоне, встроенных платформах основанных на GPU, FPGA, MCU, CPU.
• рекомендации по обучению и дообучению систем.

Что такое метод глубокого обучения (Deep Learning) | GeekBrains

Простыми словами о принципе работы глубокого обучения нейронных сетей, в чем отличие от машинного обучения и как его использовать

https://d2xzmw6cctk25h.cloudfront.net/post/2354/image/original-c6656fb0f522bb5fa4942a3f8bec251c.png

Термины Deep learning и Machine learning часто мелькают в СМИ или технических публикациях. К сожалению, их нередко путают, считая синонимами. Но это вовсе не так. Deep learning и Machine learning — две самостоятельных области искусственного интеллекта, у них разная суть и предназначение.

Что такое искусственный интеллект

Это академическая дисциплина, которая появилась в середине XX века. Специалисты по ИИ разрабатывают компьютерные системы, которые способны решать задачи, ранее считавшиеся прерогативой человека. Проще говоря, ИИ должен уметь разбирать вопросы, ответы на которые требуют интеллекта.

Приведём классический пример развития искусственного интеллекта — игры. Изначально компьютеру поручали простые вещи, вроде игры в шашки или шахматы. Со временем искусственный интеллект осваивал всё более сложные направления. Недавно ИИ одолел чемпионов мира по игре в го, которая несколько десятков лет считалась недоступной «пониманию» компьютера. Также машины научились побеждать людей и в играх вроде Starcraft II, где необходимо умение анализировать обстановку и просчитывать действия на несколько шагов вперёд. Разумеется, и в других областях искусственный интеллект также преуспевает — экономике, логистике, науке, медицине… На карте ИИ остаётся всё меньше белых пятен.

Что такое машинное обучение (Machine learning)

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, связанная с созданием алгоритмов, способных модифицировать себя практически без вмешательства человека. Методы, разработанные для работы с ИИ на старте развития отрасли, не годились для решения более сложных задач. Например, жёстко заданные алгоритмы не очень хорошо работают с распознаванием изображений, видео, тем более — эмоций или текста.

Понадобились новые методы, которые копируют систему обучения человека. Процесс движется от простого к сложному, как, например, при обучении школьника чтению: сначала буквы, слоги, потом слова, фразы и уже в финале — связные тексты.

Примерно так же и с ИИ: специалисты создают алгоритмы машинного обучения и предоставляют им огромные массивы информации. Алгоритмы анализируют эти данные и делают выводы, на основе которых совершенствуется искусственный интеллект. Так, если «скормить» алгоритму признаки кибермошеннических атак на инфраструктуру банков, ИИ обучится на примерах и сможет выявлять атаки самостоятельно.

От отдельных алгоритмов к нейронным сетям

Но отдельные алгоритмы не в состоянии анализировать речь человека, изображения или рукописный ввод. Чтобы обучить ИИ решать подобные задачи, специалисты создают искусственные нейронные сети. Это математические модели, имитирующие биологический оригинал — мозг человека.

Пока что простые нейросети могут подсчитать, сколько определённых предметов на картине, «узнать» простой объект, например, отличить собаку от кошки и т. п. Но более сложные нейронные сети способны решать комплексные задачи, с которыми машины раньше не справлялись. 

Чтобы система научилась идентифицировать, например, животных, ей нужно предоставлять их размеченные изображения. Чем больше размеченных изображений, тем лучше система научится отличать кошек от собак. Дальше алгоритм сможет повысить точность «узнавания» животных. 

К сожалению, для более сложных задач — распознавание голоса человека в реальном времени, анализ видеопотока и т. п. — этого недостаточно. Специалисты по ИИ пошли дальше и стали работать над глубоким обучением нейросетей.

Что такое глубокое обучение нейросетей (Deep learning)

Глубокое обучение нейронных сетей — это новая стадия развития науки о нейросетях. В ней сети включают множество составных элементов, которые взаимодействуют в рамках более чем одного слоя. Такие системы способны решать очень сложные задачи.

Успехи машин в го, Starcraft и других играх, описанные выше, стали возможны именно благодаря глубокому обучению. Такие глубинные нейронные сети (ГНС) могут работать со сложными изображениями в режиме реального времени. К примеру, обученная многослойная нейросеть может распознавать самолёт в необычном ракурсе и на любом фоне. Нейросеть идентифицирует объект как самолёт, даже если это игрушка и он, например, с глазами и в одежде.

Здесь входные данные отправляются разным слоям нейросетей одновременно, и каждый рассматривает изображения со своего ракурса. Нейроны здесь сформированы в три разных типа слоёв: 

• входной слой; 
• скрытые слои;
• выходной слой. 

Вычислениями занимаются скрытые слои.

Важнейшую роль глубокое обучение играет в обработке речи. Например, комплексная многослойная нейросеть сможет решить задачу вроде такой: «Моя родина — Франция, я жил в Англии и Перу, на каком языке я свободно говорю?». Нейросеть определит список наиболее вероятных языков, на которых говорит автор предложения, и выберет французский как наиболее подходящий вариант.

Стоит отметить, что глубокое обучение стало возможно только после появления производительных компьютерных систем. Тот же анализ и распознавание видео невозможны без производительных компьютеров.

Для решения каких задач подходят Machine learning и Deep learning?

При помощи этих дисциплин решаются разные типы задач. Если рассматривать бизнес, то Machine learning подходит, когда:

• нужно автоматизировать бизнес-операции — идентификацию пользователей, сбор и анализ данных клиентов, — а также обеспечить персональный подход;
• есть набор проанализированных данных, который нужно структурировать и использовать для обучения алгоритмов.

В случае Deep learning условия иные:

• огромные массивы данных не проанализированы, и на их основе пока нельзя обучать алгоритмы;
• нужно решать задачи, которые слишком сложны для машинного обучения. 

Стоит сказать, что без ИИ, машинного и глубокого обучения невозможны ни робомобили, ни распознавание речи, ни даже программы по игре в шахматы. Только эти технологии позволяют научить машины выполнению определённых задач при помощи обработки наборов больших объёмов данных и выявления в них закономерностей и связей.

Исходные данные всегда содержат необходимые специалистам из разных отраслей ответы. Главное — научиться находить эти ответы при помощи технологий искусственного интеллекта. Информация по-прежнему правит миром, а конкурентное преимущество получает тот, у кого наиболее производительные ИИ-системы. 

Осень — отличное время, чтобы построить далеко идущие планы и начать идти к новым целям! Если вы хотите освоить профессию мечты, то с 1 по 11 октября 2020 г. мы дарим вам скидку 40% почти на все программы обучения GeekBrains. Успехов! 🙂

Открытое образование — Введение в искусственный интеллект

• 45 недель

• от 3 до 4 часов в неделю

Данный курс является вводным и знакомит слушателей с основами науки о данных и принципами работы искусственного интеллекта. Курс будет интересен и полезен не только тем, кто уже знаком с основами анализа данных и программированием, но и тем, кто не имеет бэкграунда в этой области.

О курсе

За последние десятилетия во многих областях науки и индустрии стали накапливаться большие объемы данных, а также стали развиваться методы машинного обучения, позволяющие извлекать из этих данных знания и экономическую пользу. Сегодня методы анализа данных позволяют решать настолько сложные задачи, что в применении к ним всё чаще используют термин “искусственный интеллект”.

Задача курса — дать слушателям базовое представление о методах искусственного интеллекта, познакомить с терминологией и научить применять некоторые из методов для решения несложных задач.

Формат

Курс состоит из коротких видеолекций от 5 до 15 минут длиной. После каждого фрагмента лекции предлагаются не оцениваемые вопросы на понимание прослушанного материала. Если вам не удается ответить на вопрос, мы очень рекомендуем прослушать фрагмент еще раз и затем только переходить к следующему фрагменту лекции.

На каждой неделе будет представлен оцениваемый тест из 10-15 вопросов. Также для нескольких тем будут предложены расчетные задачи и задания с взаимным оцениванием. Эти задания помогут закрепить полученные знания.

Требования

Особых требований нет.

Программа курса

1. Введение в искусственный интеллект
2. Введение в машинное обучение
3. Машинное обучение в задачах классификации
4. Введение в машинное обучение: кластеризация и визуализация данных
5. Введение в теорию вероятностей
6. Введение в математическую статистику
7. A/B тестирование
8. Основы визуализации данных
9. Введение в нейронные сети
10. Нейронные сети в задачах распознавания изображений
11. Нейронные сети в задачах стилизации изображений
12. Другие задачи искусственного интеллекта: рекомендательные системы и  ассоциативные правила

Результаты обучения

В результате усвоения курса слушатели научатся:  

1. Обучать несложные модели на готовых данных в Orange
2. Интерпретировать статистические данные
3. Проводить разведывательный анализ данных
4. Понимать основные ошибки в рассуждениях на основе данных
5. “Отличать случайное от неслучайного” — проверять гипотезы
6. Грамотно визуализировать результаты исследований

Искусственный интеллект в образовании: семь вариантов применения

1. Адаптивное обучение

Это самая многообещающая возможность применения ИИ в образовании. Он поможет отслеживать индивидуальный прогресс каждого студента.

Усвоил тему — пора писать контрольную работу, знания оставляют желать лучшего — система оповещает учителя о трудностях в понимании материала.

ИИ также может использоваться в интеллектуальных системах обучения.

2. Персонализированное обучение

Персонализированное обучение — широкий спектр образовательных программ, в которых методика и темп обучения зависят от потребностей каждого ученика, его особых интересов и предпочтений.

ИИ адаптирует образовательный процесс к индивидуальной скорости обучения каждого студента и предлагает задания возрастающей сложности.

Такой подход позволяет каждому выбрать комфортный режим: можно учиться как в быстром, так и медленном темпе.

3. Автоматическое оценивание

Система автоматического оценивания на основе искусственного интеллекта использует компьютерные программы, имитирующие поведение учителей при проверке домашних заданий.

Она может оценить знания студента, проанализировать ответы, предоставить индивидуальную обратную связь и создать обучающий план с учётом индивидуальных особенностей.

4. Интервальное обучение

Эта образовательная методика с использованием технологий позволяет эффективно закреплять пройденный материал.

Польские инженеры создали приложение, которое отслеживает, что именно и когда изучает студент. При помощи ИИ приложение определяет, когда студент может забыть новую информацию и рекомендует её повторить. Получить устойчивые знания можно через несколько подходов.

5. Оценка преподавателя студентами

Учебные заведения обращают внимание на отношение учеников к учителям и проводят анкетирование. Несмотря на то что бумажные опросники теперь заменили на цифровые, сам процесс обратной связи мало изменился. Однако его пора пересмотреть, потому что студенческие отзывы — важный источник информации.

Искусственный интеллект предлагает несколько интересных возможностей для оптимизации этого процесса:

• Чат-боты могут собирать информацию, используя диалоговый интерфейс, имитирующий настоящее интервью. Такой процесс не потребует от студента особых усилий.
• Беседы можно адаптировать под характер студента и видоизменять в зависимости от его ответов.
• Чат-боты могут фильтровать грубые комментарии и личные оскорбления, которые иногда встречаются в формах обратной связи.

6. Умные кампусы

Умный кампус отвечает на любые запросы студентов, которые — связаны с учёбой и жизнью в студенческом городке: как найти лекционную аудиторию, зарегистрироваться на выбранный курс, получить задания, найти свободное место на парковке или связаться с профессором.

Smart-кампус уже есть в западноавстралийском университете (UWA). Он работает на Watson, суперкомпьютерной системе, созданной в IBM.

Хотите создать свою онлайн-школу, продюсировать себя или своего эксперта?

Регистрируйтесь прямо сейчас на бесплатный вебинар и получите PDF-план пошагового создания своей онлайн-школы.

Зарегистрироваться

7. Контроль экзаменационного процесса

Дистанционное обучение — флагман современного образования. А дистанционные экзамены — его обязательная составляющая. Однако при администрировании такого экзамена возникает серьёзная проблема : как избежать списывания.

Контролирующие системы на основе искусственного интеллекта могут установить, сдаёт ли человек тест самостоятельно, и исключить обман.

Комментарий от ACCEL

Искусственный интеллект — основа современного онлайн-образования.

Мы видим три основных причины, по которым его нужно интенсивно внедрять в образовательный процесс:

1. ИИ помогает сделать процесс обучения более эффективным и удобным для студента и преподавателя. Крупные российские онлайн-школы уже создают и используют программы на основе ИИ.В школе английского языка SkyEng искусственный интеллект — полноценный участник образовательного процесса, который обеспечивает адаптивное и персонализированное обучение и проверку заданий в режиме реального времени. ИИ анализирует каждое занятие, прогресс ученика и работу учителя и меняет траекторию обучения, в зависимости от результатов.
2. ИИ повышает вовлечённость через геймификацию. Большинство онлайн-игр и обучающих тренажёров работают на искусственном интеллекте.Сервис для изучения иностранных языков Lingualeo организован таким образом, что всё обучение проходит в игровой форме вы путешествуете с львёнком по джунглям и учите язык.
3. ИИ позволяет максимально автоматизировать бизнес. Сегодня некоторые образовательные ресурсы обходятся без участия человека: чат-боты отвечают на вопросы, роботы проводят уроки. И эта тенденция с каждым годом усиливается, благодаря развитию искусственного интеллекта и машинного обучения.

Мэттью Линч, автор

Доктор психологических наук, консультант по вопросам образования, собственник Lynch Consulting Group, LLC.

Александра Галимова

Автор перевода

Текст впервые опубликован здесь.

Искусственный интеллект и машинное обучение — Урок Цифры

Вы: *

Ученик

Учитель

Родитель

Если под вашим аккаунтом уроки будут проходить ученики, вы сможете добавить их в личном кабинете, чтобы мы корректно считали статистику прохождений и упростили вам доступ к тренажерам.

E-mail *

Пароль *

Повторите пароль *

Регион: *ВыбратьАдыгеяАлтайАлтайский крайАмурская областьАрхангельская областьАстраханская областьБашкортостанБелгородская областьБрянская областьБурятияВладимирская областьВолгоградская областьВологодская областьВоронежская областьДагестанЕврейская АОЗабайкальский крайИвановская областьИнгушетияИркутская областьКабардино-БалкарияКалининградская областьКалмыкияКалужская областьКамчатский крайКарачаево-ЧеркессияКарелияКемеровская областьКировская областьКомиКостромская областьКраснодарский крайКрасноярский крайКрымКурганская областьКурская областьЛенинградская областьЛипецкая областьМагаданская областьМарий ЭлМордовияМоскваМосковская областьМурманская областьНенецкий АОНижегородская областьНовгородская областьНовосибирская областьОмская областьОренбургская областьОрловская областьПензенская областьПермский крайПриморский крайПсковская областьРостовская областьРязанская областьСамарская областьСанкт-ПетербургСаратовская областьСаха (Якутия)Сахалинская областьСвердловская областьСевастопольСеверная Осетия — АланияСмоленская областьСтавропольский крайТамбовская областьТатарстанТверская областьТомская областьТульская областьТываТюменская областьУдмуртияУльяновская областьХабаровский крайХакасияХанты-Мансийский АО — ЮграЧелябинская областьЧеченская республикаЧувашская республикаЧукотский АОЯмало-Ненецкий АОЯрославская область

Город:Выбрать

Класс: *Выбрать1-й2-й3-й4-й5-й6-й7-й8-й9-й10-й11-й

Обычно я прохожу тренажер один

Снимите галочку, если предполагаете, что с вашего профиля уроки будут проходить множество учеников. Например, когда все учиники сидят за одним компьютером.

Авторизация в VK Connect

Авторизируйтесь, чтобы использовать VK Connect для дальнейших входов в личный кабинет

как искусственный интеллект изменит образование — Нож

Индивидуальное обучение: будущее, которое уже наступило

Индивидуальные занятия с преподавателем — один из самых эффективных методов обучения. В условиях традиционной образовательной системы невозможно обеспечить всех учеников личными тьюторами или репетиторами. Во-первых, просто нет достаточного количества подготовленных преподавателей. Во-вторых, такие занятия обычно стоят достаточно дорого, и они по карману далеко не каждой семье.

Но благодаря развитию искусственного интеллекта индивидуальные тьюторы в будущем могут появиться абсолютно у всех.

Так называемые интеллектуальные обучающие системы (intelligent tutoring systems) уже создаются. В бразильской умной системе Geekie есть видеоуроки, подготовленные преподавателями из топовых бразильских школ, задания и тесты. Система охватывает всю школьную программу и помогает ученикам подготовиться к выпускным экзаменам. Если школьник что-то не понял, он может переслушать материал или переделать проваленный тест.

Перед началом обучения ученик задает цель, в соответствии с которой система варьирует содержание его индивидуальной программы.

Если школьник хочет поступить на экономический факультет, Geekie сделает акцент на экономику и математику, а будущим врачам даст более сложные задания по биологии и химии.

Система мгновенно дает комментарии к тому, как учащийся справился с заданием, объясняет, как и почему правильно, а также указывает, на что ученику следует обратить особое внимание в будущем. Учителя только модерируют процесс.

Американская платформа Knewton действует по схожим принципам и пытается внедрить интеллектуальные обучающие системы в университетское образование. Разработчики Knewton создают курсы, содержание которых и студенты, и преподаватели могут адаптировать в соответствии со своими целями. Компания Dreambox сделала интеллектуальную систему, которая учит школьников математике. А австралийский стартап Smart Sparrow разработал открытую платформу, которая позволяет преподавателям самим создавать интерактивные курсы и использовать интеллектуальные возможности системы, чтобы адаптировать учебные планы под каждого учащегося. На платформе разработано уже более десятка курсов, в основном университетского уровня.

Что это изменит

— У учащихся будет возможность выбирать. Можно будет построить и постоянно менять полностью индивидуальную траекторию обучения со школы до вуза, а при желании — не прекращать учиться никогда, имея пожизненный доступ к вашему индивидуальному «преподавателю» через смартфон или компьютер.

Вы постоянно сможете выбирать все новые курсы, а умная и знакомая с вашими знаниями и интересами система будет каждый раз адаптировать их лично под вас.

— Такие системы повышают эффективность обучения. В Университете Алабамы экзамен после внедрения курсов платформы Knewton успешно сдали на 20 % больше студентов, чем в предыдущие годы. А в Северо-Восточном университете Иллинойса студенты, использовавшие Knewton, сдали экзамены в среднем на 12,5 балла (по 100-балльной шкале) выше, чем их однокурсники, которые не пробовали пользоваться системой.

— Учителя смогут учиться у ИИ. Когда система определенным образом меняет учебный план, люди могут узнать, какие факторы — например, знания ученика, его потребности или эмоциональное состояние — повлияли на ее решение, и посоветовать обычным учителям в схожих ситуациях повторять действия компьютера.

Групповая работа — гармония без отлыниваний

Давно практикуется подход, который повышает эффективность обучения, — это работа в группах.

Проблема здесь в том, что успех групповой работы не равен сумме знаний участников: имеют значение их умение общаться, правильный подбор членов группы и организация совместной работы.

Последняя особенно важна при онлайн-обучении, где участники команды физически находятся далеко друг от друга.

Что здесь может сделать ИИ

— Беспристрастно поделить учеников на группы в соответствии с их уровнем знаний и интересами — тогда сильным не придется делать всю работу за слабых и немотивированных.

— Сделать так, чтобы навыки членов одной учебной группы дополняли друг друга — условно это будет приближенный к реальной модели экипаж с капитаном, штурманом, техником и врачом, а не врач и три капитана.

— Подсказать участникам, с какой стороны взяться за задание. Например, у ИИ есть данные о том, что при одном типе задач лучше работает конф-колл с обсуждением и разделение проекта на этапы, а в другом — разбивание на тематические кирпичики, когда каждый член группы готовит доклад по своему участку.

— Восстановить справедливость.

Больше не будет ситуаций, когда за всю группу отдуваются активисты, а хорошие оценки получают даже те, кто весь семинар просидел молча.

Сейчас, если в классе несколько групп сразу участвуют в обсуждениях, один преподаватель не может уследить за всеми — у многозадачного ИИ такой проблемы не возникнет.

— Вернуть отвлекшихся к учебе: через распознавание речи и анализ текстовой информации умные системы смогут узнавать, когда научный диспут перешел на личности или когда группа, недопоняв задание, отправляет преподавателю формальные отписки и начинает обсуждать качество образовательного курса в общем чате.

Умная виртуальная реальность: игра вместо зубрежки

Обучение проходит эффективнее, если учащиеся могут применить свои знания на практике. В традиционных условиях невозможно постоянно погружать учеников в соответствующие теме урока ситуации: нельзя поехать в Сахару, когда дети проходят особенности пустынных территорий, или отправиться в Древнюю Грецию после урока истории. Развивающаяся виртуальная реальность это изменит.

Скоро можно будет не просто рассказать ученикам, как выжить в тропическом лесу или каким образом выглядела Россия при Петре Первом, но и погрузить их в подходящие условия при помощи виртуальной реальности. Именно для процесса обучения эффективнее будут VR-технологии, дополненные искусственным интеллектом. Тогда ученики могут не просто побродить по виртуальному пространству, но и повзаимодействовать с ним.

Искусственный интеллект в данном случае сможет действовать по тому же принципу, что и в онлайн-играх: менять «реакции» виртуального пространства в зависимости от действий пользователей.

К примеру, если дети в виртуальной реальности учатся тушить пожар и всё делают верно, пожар погаснет, а если ошибаются, разгорится сильнее. Также умные системы смогут давать ученикам подсказки, выступая в роли учителя в конкретной ситуации.

Подобные технологии уже создаются. Проект Immersive VR Education позволяет погрузить учеников в ситуации первого полета на Луну или тонущего «Титаника», а студенты-медики могут потренироваться проводить операции в виртуальной реальности.

Виртуальные системы могут помочь не только с освоением новых навыков, но и с решением проблем психологического характера. Виртуальная среда FearNot была придумана, чтобы помочь ученикам, сталкивающимся с травлей в школе. В VR разыгрывается ситуация, когда виртуального ученика начинают травить сверстники.

Реальный ученик, которому нужна помощь, выступает в роли невидимого друга жертвы травли. Он может дать совет или просто поддержать виртуального ученика.

Так ребенок смотрит на проблемную ситуацию со стороны и может понять, как ему лучше уладить конфликт в реальной жизни. В роли друга обиженного виртуального компаньона могут выступать и те, кто в реальности травит других. Таким образом они смогут понять чувства своих жертв, научиться им сопереживать и, возможно, впоследствии изменить собственное поведение.

Оценка — прогноз, а не приговор

Искусственный интеллект может произвести революцию в области оценки достижений учащихся. Сегодня алгоритмы, анализирующие данные об участниках онлайн-курсов, могут предсказать, кто из учеников провалит следующий тест или вообще откажется от дальнейшего прохождения курса, на базе их поведения в ходе обучения. Эти алгоритмы со временем станут точнее и научатся предсказывать больше деталей.

Что это даст

— Возможность оперативной корректировки. Можно будет заранее узнать, что ученик опасно близок к провалу и попробовать предотвратить катастрофу, уделив ему больше внимания и подобрав другие задания и методику (какие именно, также сможет подсказать компьютер). Подобные функции внедряются в систему Smart Sparrow, где можно отслеживать прогресс каждого ученика.

Уже сегодня преподаватель может с помощью умной машины анализировать показатели студентов, отстающим присылать простые разъясняющие материалы и освобождать от прохождения базовых элементов курса тех, кто справляется лучше других.

В будущем помогать учащимся в большей степени сможет сама система, без вмешательства со стороны учителя.

— Можно будет варьировать курс в соответствии с мотивацией и эмоциональной готовностью учеников. Эти параметры особенно важны при изучении, например, иностранных языков — необходимо понимать, насколько комфортно ребенок себя чувствует, изъясняясь на другом языке, успешно ли преодолевает языковой барьер. Система сможет отследить, что вызывает у ученика наибольшее эмоциональное напряжение, и сообщить об этом преподавателям или самостоятельно адаптировать программу. Пока умные системы еще толком не научились следить за эмоциями учеников, но само их использование уже повышает уровень эмоционального комфорта учащихся.

71 % опрошенных голландских школьников, которые учили английский через систему от Knewton, сказали, что стали получать большее удовольствие от занятий.

— Можно будет понять, как именно учащиеся усваивают материал. На основе больших данных система определит, как конкретный учащийся пришел к ответу. Уже сейчас интеллектуальная обучающая система DreamBox собирает 48 000 элементов данных в час о каждом ученике. Пока этот массив информации используется, чтобы алгоритм смог выбрать, какое следующее задание предложить учащемуся. Позже, когда таким системам позволят отслеживать, например, пульс или температуру тела ученика, а может быть, и следить за тем, что происходит в его мозге во время учебы, эти данные помогут ученым лучше понять процесс обучения с точки зрения нейробиологии.

Что может пойти не так

Как и практически любая инновация, ИИ — не панацея. Относиться к внедрению этих технологий в образование стоит с осторожностью, потому что этические проблемы в этой области могут встать особенно остро.

Во-первых, непонятно, кто будет нести ответственность за ошибки искусственного интеллекта.

Во-вторых, ИИ учится у людей не только хорошему — он наследует их стереотипы и впоследствии их воспроизводит. Нейронные сети способны подцепить от пользователей расизм и сексизм, а в контексте школы алгоритм может перенять у других детей манеру травить соучеников.

В-третьих, ИИ может серьезно изменить поведение учащихся. И непонятно, где должны пролегать и как формализоваться границы психологического влияния умных систем на учеников.

В-четвертых, обучающие системы могут демотивировать учеников и преподавателей. Со временем они научатся следить за каждым шагом учащегося и педагога и указывать им на ошибки. Когда люди почувствуют, что постоянно находятся под наблюдением у всевидящего «большого брата», это будет способствовать скорее раздражению и нигилизму, нежели оптимизации учебного процесса.

В-пятых, не регламентирована тема приватности пользовательских данных. Даже в традиционной системе образования до сих пор не до конца решен вопрос, какая информация об учениках должна быть публичной, а какая закрытой и как разные институты могут делиться друг с другом информацией. Большой объем данных об учениках, конечно, поможет улучшить систему оценивания и разработать индивидуальные учебные планы. Но прежде чем внедрять эти технологии, необходимо четко определить, кому будут принадлежать права на эти данные, кто сможет получить к ним доступ и с какой целью их можно использовать — ведь над самыми беспристрастными и совершенными программами всегда будут стоять люди с их вечным соблазном использовать данные о других людях ради собственной выгоды.

лучших онлайн-тренингов по искусственному интеллекту | Онлайн-курс AI | Искусственный интеллект

Страна * AfghanistanÅland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua и BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBolivia, многонациональное государство ofBonaire, Синт-Эстатиус и SabaBosnia и HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Демократическая Республика theCook IslandsCosta RicaCôte d’IvoireCroatiaCubaCuraçaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland острова ( Мальвинские острова) Фарерские острова ФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные территорииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарГрецияГренландияГренадаГваделупаГуамГватемалаГернсиГвинеяГвинея-БисауГайанаH Остров aitiHeard и McDonald IslandsHoly Престол (Ватикан) HondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIran, Исламская Республика ofIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Корейская Народно-Демократическая Республика ofKorea, Республика ofKuwaitKyrgyzstanLao Народная Демократическая RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, бывшая югославская Республика ofMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Федеративные Штаты ofMoldova, Республика ofMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian край , ОккупированнаяПанамаПапуа-Новая ГвинеяПарагвайПеруФилиппиныПиткэрнПольшаПортугалияПуэрто-РикоКатарРеюньонРумынияРоссийская ФедерацияРуандаСент-БартелемиСент-Елена, остров Вознесения и Тристан-да-КуньяСент-Китс и NevisSaint LuciaSaint Мартин (французская часть) Сен-Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Томе и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSint Маартен (Голландская часть) SlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwan, провинция ChinaTajikistanTanzania, Объединенная Республика ТайландаТимор-ЛештиТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТунисТурцияТуркменистанТуркс и КайкосТувалуУгандаУкраинаОбъединенные Арабские ЭмиратыСоединенное КоролевствоСоединенные ШтатыМалые Соединенные Штаты Внешние острова УругвайУзбекистан, Британские острова, Болгарская республика, Вануату, Венуэлу, Венуэлита, Вегета, ВенуэлуэС.Уоллис и Футуна, Западная Сахара, Йемен, Замбия, Зимбабве,

.

Искусственный интеллект против человеческого интеллекта

Различия между искусственным интеллектом и человеческим интеллектом

Интеллект можно определить как общую умственную способность рассуждать, решать проблемы и учиться. В силу своей общей природы интеллект объединяет когнитивные функции, такие как восприятие, внимание, память, язык или планирование. На основе этого определения интеллект можно надежно измерить с помощью стандартизированных тестов с полученными оценками, предсказывающими несколько широких социальных результатов, таких как достижения в образовании, производительность труда, здоровье и долголетие.Итак, давайте подробно изучим различия между искусственным интеллектом и человеческим интеллектом.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это исследование и разработка интеллектуального агента. Эти интеллектуальные агенты обладают способностью анализировать среду и производить действия, которые максимизируют успех.

В исследованиях искусственного интеллекта используются инструменты и идеи из многих областей, включая информатику, психологию, философию, нейробиологию, когнитивную науку, лингвистику, исследования операций, экономику, теорию управления, вероятность, оптимизацию и логику.Исследования искусственного интеллекта также пересекаются с такими задачами, как робототехника, системы управления, планирование, интеллектуальный анализ данных, логистика, распознавание речи, распознавание лиц и многие другие.

Человеческий интеллект

Человеческий интеллект определяется как качество разума, состоящее из способностей учиться на прошлом опыте, адаптации к новым ситуациям, обработки абстрактных идей и способности изменять свою собственную среду, используя полученные знания.

Human Intelligence может предоставить несколько видов информации.Он может обеспечивать наблюдения во время путешествий или других событий от путешественников, беженцев, сбежавших дружественных военнопленных и т. Д. Он может предоставлять данные о вещах, о которых субъект имеет конкретные знания, которыми может быть другой человек или, в случае перебежчиков и шпионов , конфиденциальная информация, к которой у них был доступ. Наконец, он может предоставить информацию о межличностных отношениях и сетях

.