24.02.2023. - ИИ ChatGPT может стать эффективным и доступным репетитором

ИИ ChatGPT может стать эффективным и доступным репетитором

Представьте себе частного репетитора, который никогда не устает, имеет доступ к огромному количеству данных и является бесплатным для всех. В 1966 году профессор философии из Стэнфорда Патрик Саппес сделал именно это, когда сделал следующее предсказание: однажды компьютерные технологии будут развиваться так, что «миллионы школьников» будут иметь доступ к личным репетиторам. Он сказал, что условия будут такими же, как у молодого принца Александра Македонского, которого наставлял Аристотель.

Теперь ChatGPT, новый чат-бот на основе искусственного интеллекта с расширенными разговорными способностями, может стать таким наставником. ChatGPT собрал огромное количество данных по широкому кругу тем и может сдать экзамены в аспирантуре. Как исследователь, изучающий, как компьютеры могут помочь людям учиться, я думаю, что ChatGPT можно использовать, чтобы помочь учащимся преуспеть в учебе. Однако в своем нынешнем виде ChatGPT демонстрирует неспособность сосредоточиться на одной конкретной задаче, не говоря уже об обучении.

Ученые-философы, инженеры и специалисты по искусственному интеллекту предполагали использовать компьютер в качестве «интеллектуального наставника» задолго до того, как в 1990-х годах Интернет стал глобальной коммерческой сетью. Я считаю, что уроки разработки этих ранних систем обучения могут дать представление о том, как учащиеся и преподаватели могут наилучшим образом использовать ChatGPT в качестве наставника в будущем.

Суппес — профессор философии из Стэнфорда — был пионером в области, называемой «обучение с помощью компьютера». Он разработал одно из первых образовательных программ. Это программное обеспечение обеспечивало индивидуальное обучение через компьютер и приводило к тому, что студенты получали лучшие результаты тестов, чем те, кто не использовал программу. Я работал в Suppes над разработкой программного обеспечения и других онлайн-программ с 2004 по 2012 год.

С тех пор эксперименты по созданию «интеллектуальных наставников», помогающих учащимся, способствовали развитию искусственного интеллекта, социальных сетей и компьютерного оборудования. И сегодня способность ChatGPT писать эссе, отвечать на философские вопросы и решать проблемы с компьютерным кодированием может, наконец, достичь цели Суппеса по действительно персонализированному обучению с помощью компьютера. В 1972 году дебютировала новая персонализированная система обучения под названием PLATO (программируемая логика для автоматизированных учебных операций). Это была первая в своем роде широкодоступная система персонализированного обучения.

Созданный Доном Битцером, профессором электротехники в Университете Иллинойса, PLATO позволял одновременно подключаться к мейнфрейму до 1000 студентов. Каждый студент мог проходить различные онлайн-курсы по иностранным языкам, музыке, математике и многим другим предметам, получая при этом обратную связь от компьютера о своей работе. PLATO позволил учащимся достичь того же уровня достижений, что и очные занятия, за меньшее время. И большинство студентов предпочитали такой способ обучения сидящим в большом лекционном классе. Тем не менее, система была слишком дорогой, чтобы ее могли использовать многие колледжи и университеты. Стоимость каждого компьютерного терминала превышала 8 000 долларов США (сегодня это около 58 000 долларов США), и школы взимали дополнительную плату каждый раз, когда учащийся использовал систему. Тем не менее, успех PLATO у студентов вдохновил ряд компаний на создание программного обеспечения, обеспечивающего аналогичное обучение, в том числе College Curriculum Corporation, соучредителем которой был Суппес.

Популярные бренды персональных компьютеров, такие как Apple и Commodore, рекламировали доступность образовательного программного обеспечения как причину, по которой семьи вкладывают средства в домашний компьютер. К 1985 году исследователи из Университета Карнеги-Меллона разрабатывали программное обеспечение, используя достижения в области искусственного интеллекта и когнитивной психологии. Они утверждали, что нынешние технологии продвинулись до уровня, позволяющего разрабатывать компьютерные системы так же эффективно, как люди-наставники. Однако, несмотря на то, что в то время было доступно более 10 000 единиц образовательного программного обеспечения, большая часть из них была довольно низкого качества и не обеспечивала реального обучения.

Хотя более продвинутые модели образовательного программного обеспечения, разработанные в Карнеги-Меллон, позволяли учащимся узнавать значительно больше, чем учащиеся в традиционных классах, они не получили широкого распространения в школах. В 1980-х и 1990-х школам требовалось значительное количество дорогих, мощных компьютерных рабочих станций, чтобы учащиеся могли пользоваться интеллектуальным репетитором. Сегодня компьютеры намного мощнее и намного дешевле. А первых интеллектуальных репетиторов использовали в основном на курсах математики, естественных наук и технологий, что ограничивало их привлекательность. Студенты не могли задать программам вопрос. Тем не менее, студенты могли получить обратную связь по ответам на викторины и тесты.

В 2001 году следующее поколение интеллектуальных систем обучения смогло общаться со студентами на письменном английском языке. Эти системы, ранние чат-боты, использовали достижения в обработке естественного языка, чтобы вести диалоги со студентами на различные темы. Каждая система была разработана специально для одного предмета, например, физики. Добавление еще одного предмета, например английского, потребует собственной специализированной системы обучения. Следующие несколько лет принесли три события, позволившие сделать шаг вперед в осуществлении мечты о компьютеризированном обучении. Одним из них была доступность широкополосного Интернета, который был быстрее, чем коммутируемое соединение 1990-х годов. Во-вторых, более низкая стоимость более мощных компьютеров. В-третьих, инвестиции технологических компаний и государственное финансирование университетских исследований в области искусственного интеллекта привели к разработке того, что мы сейчас называем чат-ботами.

К 2007 году первые чат-боты с искусственным интеллектом обеспечивали обучение, разговаривая со студентами, отвечая на вопросы. Исследования показали, что эти чат-боты поддерживают результаты обучения, аналогичные эффектам репетиторов-людей. Тем не менее, использование технологии чат-ботов для обучения было в основном экспериментальным. В 2010-е годы социальные сети и достижения в области искусственного интеллекта резко изменили то, как люди взаимодействуют с технологиями. Чат-боты интегрированы во многие сферы нашей жизни и больше не являются экспериментальными. Люди теперь разговаривают со своими телефонами, со своими автомобилями и бытовой техникой. Дома у многих есть виртуальные помощники. Они могут спросить у Alexa, Siri или Google указания или ответы на простые домашние вопросы.

Сегодня ChatGPT обладает расширенными возможностями, которые позволяют вести более сложные разговоры и могут предоставлять индивидуальное обучение, во многом подобное тому, что предсказал Саппес в 1966 году. Я спросил ChatGPPT, почему это будет хороший репетитор, и он ответил: «Я хороший репетитор для студента, потому что я могу понять и ответить на широкий спектр вопросов и подсказок, и я могу предоставить подробную и точную информацию по широкий круг предметов. Кроме того, я могу передать эту информацию в ясной и легкой для понимания форме, что делает ее доступной для учащихся всех уровней понимания. Поскольку я являюсь моделью машинного обучения, я также могу предоставить большой объем информации быстро и эффективно, что может быть особенно полезно для студентов, которые пытаются усвоить много нового материала за короткий промежуток времени».

Напротив, Сири сказала: «Хм… у меня нет ответа на этот вопрос. Могу ли я чем-то еще помочь вам?» Недавние исследования по использованию чат-ботов на курсах в колледжах показывают, что то, как используются чат-боты, важно для поощрения студентов к более глубокому обучению. Например, чат-боты с искусственным интеллектом позволили значительно улучшить обучение на курсе для выпускников по облачным вычислениям в Карнеги-Меллон. Эти успехи в обучении происходили, когда эти чат-боты просили студентов основываться на существующем аргументе или предоставлять дополнительную информацию о заявлении, которое они сделали. В этом случае чат-бот задал вопрос студенту, а не наоборот. Многие преподаватели обеспокоены тем, что студенты меньше узнают с помощью ChatGPT, поскольку его можно использовать для обмана при выполнении заданий и работ. Другие обеспокоены тем, что ChatGPT дает неправильные ответы или распространяет дезинформацию.

Тем не менее, история и исследования интеллектуальных преподавателей показывают, что использование правильного дизайна для использования возможностей чат-ботов, таких как ChatGPT, может сделать более глубокое, индивидуальное обучение доступным практически каждому. Например, если люди используют ChatGPT, чтобы задавать учащимся вопросы, побуждающие их пересмотреть или объяснить свою работу, учащиеся получат более высокие результаты обучения. Поскольку ChatGPT имеет доступ к гораздо большему количеству знаний, чем когда-либо имел Аристотель, у него есть большой потенциал для обучения студентов, чтобы помочь им узнать больше, чем они могли бы в противном случае.

Источник