Андрей Комиссаров: Нужно держать глаза открытыми

В обучении сегодня применяются технологии, связанные с очень инструментальным форматом искусственного интеллекта – семантическим анализом. Это распознавание текста, превращение аудио в текст, анализ эмоций с видео и фото. В основном искусственный интеллект применяется как прикладной инструмент.

Но также существует целый ряд направлений, в которых необходимо собрать достаточно большие объёмы данных – направление, которое связано с big data – для того чтобы можно было самообучающиеся нейросети туда загрузить и чтобы они находили интересные паттерны. Скажем, платформа, которая обучает английскому языку онлайн, имеет огромное количество записей видеоуроков. Самообучающиеся нейросети могут находить паттерны, которые могут показать, как поведение учителя и поведение ученика в определённых моментах связаны, какие есть закономерности.

Третий вариант – рекомендательные и матчинговые сервисы. Когда нужно что-то и кому-то рекомендовать, или что-то кому-то предложить, то для этого используется матчинговые сервисы ИИ, которые на базе анализа большого количества имеющихся данных говорят, куда вам идти или что выбрать или купить. Например, когда вы в интернете что-то ищите, а потом вам в соцсетях или в почте начитает в рекламе вот это же вылезать: вы искали походный рюкзак, а теперь у вас в рекламных баннерах будут предлагаться рюкзаки походные.

Думаю, что родители ничего с этим сделать не смогут. И запрещать тоже не особо полезно. Может быть, даже наоборот: стоит погрузиться вместе с ребёнком в этот сервис, посмотреть, как он работает.

Я бы наоборот поощрял использование ИИ для самостоятельной подготовки – если говорить о семейном образовании, где родители занимаются детьми и используют продвинутые площадки для обучения.

В подавляющем большинстве школ есть стандартный, понятный шаблон, по которому дети обучаются. И в основном наше обучение – это возможность понять, усвоить эти шаблоны и потом их применять. На этом всё заканчивается.

Если мы говорим о семейном образовании или образовании в частных школах, то это другой подход. Здесь ИИ уместно применять. Уже известный сервис ChatGPT, или ресурс похожий на него, – Perplexity, который может применяться в России и доступен на русском языке. Если вы его запускаете в Яндекс-браузере, который автоматически всё переводит на русский, то сервис принесёт пользу. К тому же нейросеть Perplexity даёт ссылки по поводу того, откуда она взяла ответ и почему так считает. И если мы говорим об альтернативном обучении, то сервис будет помогать детям.

Подготовка к уроку и сам урок – это разные вещи.

Если на уроке ты должен продемонстрировать, как усвоил данный тебе на дом шаблон, то тогда никакой ChatGPT не нужен. Потому что шаблон нужно демонстрировать так, как он был тебе дан.
Но если у нас урок носит дискурсивный формат: формат общения и рассуждения, тогда необходимо готовиться самому. И целый ряд школьных предметов, если их готовить правильно, поможет проявить навыки аналитического мышления, критического мышления, системного мышления.
Например, с помощью нейросетей-советчиков можно удобно готовиться к форматам вроде «перевёрнутого класса» самостоятельно. Причем делать это прямо в классе и в команде. Тут даже не родители, а образовательная среда должна отвечать вызовам этого технологического новшества.

Если мы требуем от детей только по шаблону подтверждения, что они знают, то тогда чат ChatGPT взломает образование. Потому что сервис выдаст им тексты, которые они прочитают, но не усвоят.

Если мы с вами переводим работу в формат дискуссии, чтобы появилась возможность высказывать разные позиции, защищать разные точки зрения, тогда учитель выступает только модератором, ведущим, и с помощью ИИ можно хорошо подготовиться как на уроке, так и дома. Ты всё равно до конца не знаешь, какие вопросы тебе зададут. Ведь дискуссия – это всегда импровизация.

Там, где учатся по шаблонам, конечно, да, есть риск. Но у тех, кто так учит, и сейчас никакого контроля нет. Это иллюзия, что, обучая по шаблону, они всё контролируют.
Шаблоны, в частности, очень быстро устаревают. Информация, которую дают в школах, гораздо в большем объёме лежит в интернете. Они не развивают у детей нужные метапредметные навыки. Не анализируют индивидуальные навыки, специфику развития ребёнка, траекторную специфику.

Можно придумать. Например, учителя и преподаватели встраивают в свои лекции или запросы какие-то вещи выдуманные, ненастоящие. Это нужно для того, чтобы обмануть искусственные интеллекты. Они дают студентам задачи, в которых прописана какая-то специфика, которую преподаватель рассказал на своей лекции и которой больше нигде нет. Сейчас у нейросетей есть одна слабая сторона: они пытаются ответить на все вопросы. Вот на этом их можно подловить..

Это вопрос скорее философский и технофутуристический. Вот недавно Google в пику Microsoft хотел сделать поисковые системы c искусственным интеллектом, но у них ничего не получилось. Есть история, что их искусственный интеллект начал что-то понимать, действовать как отдельный субъект. И они, испугавшись этого, закрыли проект. Но непонятно, слухи это или не слухи.

У искусственного интеллекта есть понятие предназначения и понятие красоты. И они очень сильно отличаются от человеческих понятий.

У меня дети используют искусственный интеллект в основном как рекомендательные сервисы для поиска мультиков, которые они ещё не смотрели. Они советуются с Алисой, обсуждают, какие ещё мультики посмотреть. То есть они общаются с речевыми ботами как собеседниками. И еще они любят играть, когда искусственные интеллекты становятся участниками игры. У меня младших детей двое (5 и 7 лет). Когда они играют, приглашают Алису и кого-то ещё присоединиться. Они назначают им свои роли. Но эти игры долго не длятся, потому что детям наскучивает, что Алиса не придерживается правил игры, заданных детьми. То есть сначала это немножко весело, потом становится скучно. Потому, что игра хороша, когда все верят в игру и придерживаются правил. А чат-бот из этого игрового состояния выскакивает.