Человечество рискует выглядеть глупым и примитивным на фоне искусственных интеллектуальных систем будущего, предупреждает Роуз Лакин. Ее наблюдения, опубликованные в журнале Nature, цитирует Quartz. Исследовательница занимается проблемами ИИ и обучения более 25 лет и за это время она пришла к неутешительным выводам.
Люди применяют устаревшие методы оценки интеллекта — экзамены, IQ-тесты, которые уже подвластны ИИ. При этом мы восхищаемся прогрессом новых технологий, хотя это восхищение объясняется лишь нашей собственной отсталостью.
Менять систему нужно со школы, уверена Лакин. Эксперт предлагает развивать семь ключевых форм интеллекта, которые помогут ребенку в будущем конкурировать с искусственным интеллектом. Первая форма — это интердисциплиниарный академический интеллект, то есть способность осваивать предметы в связке друг с другом. Такую методологию применяют в Финляндии. Так, финские школьники изучают не историю и экономику, а обширную тему «Евросоюз», которая затрагивает сразу несколько дисциплин.
Вторая форма — это социальный интеллект, столь ценный в эпоху роботизации. Люди, в отличие от роботов, обладают эмоциями и способны коллективно чувствовать, и это дает им преимущество в условиях автоматизации.
Четыре других категории входят в группу метаинтеллекта. Метазнание — это понимание самой сути познания, его формирования. Такой навык помогает отличать хорошую аргументацию от низкокачественной и выносить корректные суждения.
Метасознание — это знание самого себя и способность управлять собственными когнитивными процессами. Умение распознавать свои эмоции и их влияние на учебу и общее состояние — это субъективный метаинтеллект. Недавно «Хайтек+» писал о влиянии плохого настроения на работоспособность.
И, наконец, последняя группа — это контекстный метаинтеллект, который подразумевает способность приобретать знания не только в классе на занятиях, но и в бытовых ситуациях, в «полевых» условиях, в процессе общения с людьми.
Умение воспринимать контекст, а также осознанность и эмоции — самые слабые стороны ИИ.
По этой причине Лакин предлагает использовать ИИ в качестве оценщиков образовательных процессов. Алгоритмы должны наблюдать за занятиями в классе, определять сильные и слабые стороны учеников и измерять интеллектуальные показатели по всем семи категориям.
Людям сложнее самостоятельно дать оценку своим качествам, так как им свойственна предвзятость и самоуверенность. ИИ сможет взглянуть на человека беспристрастным взглядом. Лакин уверена, что машинный интеллект способен измерять не только академические знания, но и склонность к сотрудничеству, настойчивость, уверенность и мотивацию.
Учеников будут оценивать непрерывно, а не только во время итоговых тестов и экзаменов. Современные стандарты оценки — неэффективные и формализованные — уйдут в прошлое.
Важным этапом обучения будет прямое взаимодействие с алгоритмами. Учащиеся будут самостоятельно обучать ИИ-системы и наблюдать, как на их глазах формируется понимание и знание. Для этого Лакин предлагает использовать суперкомпьютеры на базе ИИ, например IBM Watson. Так дети поймут, что знание — это не пассивно переданная информация, а живой процесс.
Однако Лакин признает, что ИИ-надсмотрщик может превратиться в инструмент дискриминации. Учеников будут оценивать по их интеллектуальным способностями и фильтровать, что создает условия для усиления неравенства. Чтобы не допустить этого, инженеры, разработчики и регуляторы должны контролировать развитие технологий.
В США искусственный интеллект уже применяют для оценки творческой работы. Алгоритм Pearson оценивает сочинения школьников, анализируя от 50 до 100 различных показателей. Это не только орфография и пунктуация, но и грамотная аргументация, богатство лексики, манера строить предложения, а также умение разделять текст на блоки. В большинстве случаев оценка искусственного интеллекта совпадает с оценкой учителя.
