# data[].attributes.headline
Первая модель ИИ

# data[].attributes.subject
Первая модель ИИ

# data[].attributes.body
1943 год: Ученые Уоррен Маккаллох и Уолтер Питтс представили первую модель искусственной нейронной сети, которая послужила основой для развития искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
Термин Ai впервые предложен 1956 год  

# data[].attributes.subject
Термин Ai впервые предложен 1956 год  

# data[].attributes.body
в 1950 году Джоном Маккарти, ирландско-американским информатиком и когнитивистом.

# data[].attributes.attachment_link.title
Джон Маккарти: открытия и наследие создателя термина «Искусственный интеллект»

# data[].attributes.attachment_link.description
Ученый и новатор Джон Маккарти придумал термин «Искусственный интеллект», создал язык программирования Lisp и разработал концепцию разделения времени. В этой статье мы отследили путь Джона Маккарти…

# data[].attributes.headline
Определение Ai

# data[].attributes.subject
Определение Ai

# data[].attributes.body
Маккарти определил AI как "науку об имитации интеллектуального поведения человека на компьютере".

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Искусственный интеллект, чат-боты и виртуальные агенты: угроза человечеству и контакт-центрам?

Статьи

28 сентября 2017 19:45

Статья подготовлена на основе материалов, любезно предоставленных компанией Creative Virtual

"Развитие полноценного искусственного интеллекта может ознаменовать собой конец человечества. Он начнет развиваться самостоятельно и будет совершенствоваться быстрыми темпами. Люди, ограниченные медленной биологической эволюцией, не смогут конкурировать с ним и будут вытеснены"."Я думаю, нам следует проявлять исключительную осторожность в отношении искусственного интеллекта. Если бы меня спросили, в чем заключается самая большая угроза нашему существованию, я бы, наверное, назвал искусственный интеллект. Поэтому нам нужно быть очень осторожными"."Я согласен с теми, кто обеспокоен созданием сверхинтеллекта. Сначала машины будут создавать для нас множество рабочих мест и не будут сверхразумными. Если мы верно распорядимся этой возможностью, она будет для нас полезна.
Однако через несколько десятилетий после этого искусственный интеллект вырастит до такого уровня, что станет предметом беспокойства. Я согласен с Илоном Маском и другими людьми в этом отношении и не понимаю, почему некоторые люди не обращают внимания на данный вопрос".

Термин искусственный интеллект (AI (от англ. Artificial intelligence) - искусственный интеллект) был придуман в 1955 году Джоном МакКарти, который определил его как "науку и технику создания разумных машин". Авторы жанра научной фантастики давно используют AI в своих произведениях, часто изображая, как он становится враждебным и восстает против своих создателей - от роботов, пытающихся уничтожить человечество, до суперкомпьютеров, стремящихся завладеть человеческими умами.

В последние годы AI совершил скачок от далекой мечты о будущем к реальной технологии, которую используют по всему миру и дома, и на работе. AI является основой для голосовых помощников на телефонах и в домах (например, Siri от Apple и Alexa от Amazon), беспилотных автомобилей, все чаще появляющихся на улицах, и чат-ботов, которых можно увидеть на платформах обмена сообщениями (таких как Facebook Messenger и WeChat). Некоторые отраслевые и академические специалисты предупреждают об опасности AI, предсказывая разнообразные сценарии от масштабного сокращения рабочих мест из-за умных роботов и автоматизации до исчезновения человеческой расы. Но что это значит для человечества в целом и контакт-центров в частности?
Можем ли мы объективно оценить AI и чат-боты?
В 2016 году Facebook выпустили чат-боты для Facebook Messenger и вызвали волну интереса к автоматизированным ботам на основе AI. Вскоре после этого Microsoft выпустили экспериментальный чат-бот Тай, который был разработан для взаимодействия с пользователями в Twitter с использованием AI и машинного обучения. Спустя менее чем 24 часа Тая отключили после того, как его "научили" давать расистские и оскорбительные ответы. Бурные обсуждения неудачного запуска Тая в некоторой степени превратили изначальный интерес к чат-ботам в недоверие.

Область искусственного интеллекта охватывает широкий спектр отраслей, принципов и областей применения - от обработки естественного языка до машинного обучения и когнитивных вычислений. Их сложно классифицировать, поскольку AI постоянно развивается, и есть некоторые разногласия в терминологии даже в пределах области AI. Недавний ажиотаж в СМИ привлек внимание к AI и возможностям, которые он может предоставить нам для усовершенствования как личной, так и профессиональной жизни, но вместе с этим посеял еще б о льшую путаницу и неопределенность. Кроме того, некоторые поставщики и разработчики решений и программного обеспечения на основе AI создали завышенные ожидания своими нереалистичными обещаниями. Чтобы реалистично оценить AI, нам нужно на минуту забыть все предупреждения, предсказания, обещания и шумиху и увидеть, где мы находимся сейчас.

В то время как чистый AI вносит положительный вклад в анализ данных и обработку огромных объемов информации, он не может стать решением для обслуживания и поддержки клиентов, как мы увидели на примере Тая от Microsoft. Несмотря на то, что интеллектуальные виртуальные помощники и чат-боты становятся частью повседневной жизни, мы все еще далеки от роботов и суперкомпьютеров, захватывающих мир. И хотя отчеты говорят о резком влиянии автоматизации на количество рабочих мест, не стоит ожидать, что весь ваш контакт-центр в ближайшее время станет полностью автоматизированным.

Реклама в СМИ и нереальные обещания от некоторых поставщиков отрасли создали нереалистичные ожидания для чатов на основе AI и уже привели к разочарованиям. Чат-боты отнюдь не являются мимолетной причудой, но компаниям следует реалистично оценивать их возможности и степень, в которой они могут (и должны!) быть самообучающимися. Когда дело доходит до привлечения, обслуживания и поддержки клиентов, чат-ботам необходимо сочетание самообучения и человеческого модерирования контента.
Могут ли чаты-боты с поддержкой AI обеспечить качественное обслуживание клиентов?
В мире обслуживания клиентов существует несколько общих целей для виртуальных агентов и чат-ботов: высокая точность распознавания, низкий уровень обслуживания и свобода от вездесущего страха предоставить неактуальный, несанкционированный или неточный контент. На недавней волне интереса к AI многие компании не смогли устоять перед приобретением систем, которые были представлены как полностью самообучаемые и самоуправляемые, для достижения этих целей. К сожалению, эти завышенные обещания не соответствовали реальности этих чат-ботов. На деле, несмотря на то, что эти системы представлены как самообучающиеся, многие из них нельзя просто настроить и оставить на самостоятельное поддержание. Вместо этого они требуют постоянного вмешательства людей - они должны классифицировать разговоры, чтобы "учить" систему. Несмотря на необходимость человеческих манипуляций, они все еще не могут предоставить клиентам предсказуемые и надежные ответы. В конечном итоге их разработка требует высоких финансовых и временных затрат, а результаты их не оправдывают.

Компаниям, разочарованным опытом использования этих чат-ботов, не обязательно полностью отказываться от самообслуживания. Вместо этого им, как и компаниям, только рассматривающим приобретение чат-бота, следует убедиться, что их ожидания реалистичны. Было доказано, что чат-боты на основе AI могут обеспечивать качественное обслуживание клиентов, но в их основе должны лежать правильные технологии. Лучший способ выбрать чат-бот, который обеспечит положительный опыт работы с клиентами - это тестирование существующих решений, ориентированных на клиента, на основе таких технологий.
Угрожают ли чат-боты контакт-центрам?
Современные клиенты хотят иметь возможность взаимодействовать с компанией без усилий. Исследования показывают, что по этой причине они все чаще используют каналы самообслуживания и цифровые каналы для обслуживания клиентов. Традиционная модель колл-центров и контакт-центров больше не может дать того, чего сейчас требуют клиенты, а клиенты не стесняются воспользоваться услугами другой компании, когда обслуживание и поддержка компании не соответствует их ожиданиям. Чат-боты с AI, безусловно, представляют угрозу для традиционной модели контакт-центра.

Тем не менее, чат-боты не положат конец контакт-центрам - только традиционному подходу к ним. Переход к самообслуживанию должен произойти в связи с эволюцией контакт-центра. Вместо того, чтобы рассматривать чат-боты и виртуальные агенты как угрозу, контакт-центрам следует рассматривать этим инструменты на основе AI в качестве дополнения к "живым" агентам. Фактически, чат-боты могут принести значительную пользу контакт-центрам.

Предоставляя клиентам возможность самостоятельно обслуживать транзакционные запросы и решать распространенные проблемы, "живые" агенты могут избавить себя от утомительной необходимости постоянно отвечать на эти основные вопросы. Такой подход дает агентам больше свободного времени для получения опыта в решении более сложных вопросов, требующих человеческого вмешательства.

Виртуальные агенты также можно использовать в контакт-центре для помощи "живым" агентам. Это позволяет им быстро и легко находить информацию, необходимую им для помощи клиентам, тем самым сокращая среднее время обработки и повышая коэффициент оперативности. Поскольку агенты знают, что информация всегда у них под рукой, основное внимание переходит от стремления сохранить знания к построению лучших отношений с клиентами.
Вызовут ли чат-боты с поддержкой AI негативную реакцию?
Нам нужно быть реалистами как в отношении возможностей и использования AI и чат-ботов, так и в отношении технологий, которые вызывают негативную реакцию у общественности. Для многих людей AI - это очень абстрактная идея, о которой они во основном знают из научной фантастики, поэтому в отношении ее практического применения есть естественный скептицизм. Ставшие достоянием публики провалы, такие как чат-бот Тай от Microsoft, усилили этот скептицизм и вкупе с резкими предупреждениями известных людей об опасности AI вызвали негативную реакцию в отношении всей индустрии.

В сфере клиентского обслуживания также наблюдается некоторое разочарование в технологии чат-ботов. Некоторые компании, которые закупили системы с чрезмерными ожиданиями относительно их способности самообучаться и самоподдерживаться, сейчас имеют на руках провальные или изначально безнадежные проекты. Некоторые компании, которые выбрали автономный чат-бот на одной конкретной платформе, такой как Facebook Messenger, теперь мучаются с очередным отдельным контактным каналом. Некоторые компании, такие как жестко регулируемые банки, вообще не решаются внедрять такую технологию, беспокоясь о соблюдении строгих отраслевых стандартов и правил.

Одним из ключевых решений для преодоления такой реакции является информирование клиентов и организаций о текущих возможностях чат-ботов с поддержкой AI в сфере обслуживания клиентов и о том, что нужно учитывать при выборе чат-бота. В дополнение к реалистичным ожиданиям компании также следует задействовать инструмент, предназначенный для достижения ее конкретных целей.
Почему чат-боты должны использовать комбинацию самообучения и человеческого контроля?
В основе успешных чат-ботов лежит контроль полученного ответа, особенно когда они используются в качестве автоматизированных систем самообслуживания. Именно поэтому чистый AI не подходит для обслуживания клиентов - технология еще не дошла до уровня, где полностью самообучающиеся и самодостаточные системы могут предоставить качественные ответы. Гибридный подход самообучения и человеческого модерирования контента позволяет чат-боту постоянно совершенствоваться в зависимости от того, как он используется, а также позволяет компаниям осуществлять контроль над качеством ответов.

Человеческое модерирование контента дает компаниям абсолютную уверенность в том, что их чат-бот отвечает на запросы пользователей предсказуемо, последовательно и в законной форме. Когда база знаний чат-бота интегрирована с "правильной" платформой, компания может настраивать необходимые процедуры утверждения, чтобы гарантировать, что модерирование соответствует их организационным требованиям, а также внутренним и отраслевым нормам. Эта платформа также должна предоставить компании возможность решать, какие виды "обучения" система будет автоматически применять к будущим разговорам без вмешательства человека и какие области контента требуют одобрения или разработки со стороны человека.

Когда чат-боты используются внутри компании агентами для поддержки клиентов через такие каналы как телефон и электронная почта, чаты, социальные сети, сообщества и форумы, этот ввод информации человеком также должен принимать форму петлей обратной связи. Высоко интегрированные петли обратной связи позволяют "живым" агентам предоставлять комментарии и предложения для контента в реальном времени. Таким образом, они совершенствуют чат-бот, выполняя свою обычную работу.

Такое сочетание человеческого вклада с самообучением создает надежные решения в области самообслуживания для компаний и их клиентов. Это устраняет возможность сбоя, как в случае Тая от Microsoft, и обеспечивает контроль компании в соответствии с отраслевыми стандартами и правилами. Такой гибридный подход также был успешно применен в области обслуживания клиентов организациями из самых разных отраслей промышленности, которые в настоящее время используют их для улучшения своего опыта работы с клиентами и сокращения затрат.
Могут ли люди и машины работать в гармонии, чтобы обеспечить идеальное обслуживание клиентов?
В индустрии обслуживания клиентов были давние споры о том, что лучше: автоматическое самообслуживание или поддержка с помощью людей. В течение многих лет рынок занимал очень поляризованную позицию, а сторонники обоих подходов приводили веские аргументы в пользу того, почему их подход является лучшим для повышения качества обслуживания клиентов. Однако широкое внедрение технологий, таких как смартфоны, а также смена поколений и изменение парадигм общения сильно влияют на то, как клиенты хотят взаимодействовать с брендами. Дискуссия "машины или люди" перетекает в обсуждение того, как объединить автоматическую и человеческую поддержку для создания безукоризненной и эффективной службы, которой хотят пользоваться современные клиенты.

Текущие возможности чат-ботов и виртуальных агентов на основе AI позволяют этим решениям идеально дополнять человеческую поддержку. Чат-боты могут использоваться на каналах поддержки, ориентированных на клиента (веб-сайт, мобильная связь, SMS, социальные сети, приложения для обмена сообщениями и т.д.), а также для непосредственно "живыми" агентами, управляющими каналами поддержки (чат в реальном времени, телефон, электронная почта и т. д.) с центральной базы знаний. Единая централизованная база знаний является ключом к согласованности и актуальности информации по всем каналам. Это повышает доверие клиентов, поскольку они будут знать, что независимо от того, как они свяжутся с вашей компанией, они получат актуальную информацию.

При правильном внедрении чат-боты дополняют клиентский опыт и помогают вам сохранять клиентов и удовлетворять их потребности. Они должны быть интегрированы с персонализированной информацией учетной записи, чтобы зарегистрированные или верифицированные пользователи получали персонализированные ответы. Клиенты также должны иметь возможность беспрепятственно переходить от виртуального оператора к "живому" в рамках одного и того же приложения и передавать историю разговоров для непрерывности опыта общения с поддержкой.

Также для формирования идеального клиентского опыта важно реализовать цикл обратной связи, который позволяет "живым" агентам предоставлять обратную связь и предложения по содержимому чат-бота в режиме реального времени. Когда этот цикл обратной связи связан с централизованной базой знаний и функциональными возможностями, упомянутыми ранее, "живые" операторы могут постоянно улучшать чат-бот без каких-либо дополнительных усилий.

В то время как операторы контакт-центра оказывают поддержку непосредственно клиентам, они также становятся экспертами по знаниям, которые несут ответственность за своевременное обновление каналов самообслуживания. Это помогает преодолеть разрыв между ранее обособленными каналами доступа путем объединения контакт-центра с цифровой функцией с целью повышения общего уровня обслуживания клиентов и удовлетворения растущих ожиданий клиентов в отношении круглосуточного доступа к точной информации и поддержке.

Это гармоничное сотрудничество людей и машин, работающих вместе в области поддержки клиентов, также приносит пользу контактным центрам за счет снижения затрат, сокращения штата и повышения мотивации, квалификации и удовлетворенности агентов. Наряду с этими улучшениями, компании также могут привнести "веселую нотку" в работу контакт-центра для еще большего вовлечения клиентов. Чат-боты хорошо проявляют себя в геймификации, обучения навыкам и повышения производительности.
Что ждет чат-ботов и контакт-центры в будущем?
В равной степени важно продолжать думать о будущем этих технологий и реалистично оценивать AI и чат-боты здесь и сейчас. Партнерство с надежным и опытным поставщиком чат-ботов поможет вам быть в курсе новейших технологических достижений и вариантов реализации. Инновации и гибкость этой технологии означают, что она будет продолжать развиваться по мере того, как развиваются предпочтения клиентов и контакт-центры.

Поскольку все больше компаний внедряют сочетание AI и человеческих ресурсов для поддержки клиентов, им необходимо иметь возможность управлять работой этого тандема в режиме реального времени. Информационные системы управления контакт-центром будущего позволит им определять желаемые пропорции работы AI и человеческих ресурсов, виртуальных агентов и "живых" операторов, которые идеально подходят для компании и клиентов в данный момент.

В том, что касается AI, чат-ботов и виртуальных операторов, компании должны принимать решения на основе реалистичных ожиданий, но им не следует бояться включить эту технологию в свою стратегию поддержки клиентов или планировать более глубокую интеграцию в будущем. По мере того, как клиенты продолжают мигрировать на цифровые каналы, эти решения позволят брендам предоставлять качественную поддержку и развивать более лояльную клиентскую базу, превосходя ожидания обслуживания. И хотя компаниям не стоит переживать, что AI положит конец контакт-центрам, им стоит беспокоиться о том, что они могут остаться позади, если не смогут принять реальность людей и машин, работающих в гармонии, как часть подхода к взаимодействию с клиентами.
Будущее обслуживания клиентов и контакт-центров заключается в сочетании AI и человеческой мысли.
"На самом деле это будет очень полезно для людей. И пройдут еще сотни лет, прежде чем у нас появятся такие возможности. К тому времени они будут настолько умны, что будут понимать необходимость сохранения природы, а люди - это часть природы. Поэтому я больше не боюсь, что меня заменят компьютеры. Они нам помогут".
О Creative Virtual: Будучи пионером в области интеллектуальных виртуальных помощников, компания Creative Virtual сыграла важную роль в продвижении этой технологии и способов ее реализации. Наша команда экспертов внимательно следит за тенденциями и эволюцией новых потенциальных контактных точек взаимодействия с клиентами, чтобы предоставить организациям передовые решения Smart Help. На сегодняшний день мы являемся мировыми лидерами в технологиях чат-ботов на основе AI, благодаря которым мы получили награду Queen's Awards for Enterprise: Innovation 2017. Наши виртуальные агенты V-PersonTM в настоящее время ведут более 50 миллионов разговоров каждый год, и это число быстро растет. Узнайте больше информации на сайте www.creativevirtual.com Creative Virtual - Наука создавать диалог
i Stephen Hawking Warns Artificial Intelligence Could End Mankind, BBC News, http://www.bbc.com/news/technology-30290540

ii Elon Musk: Artificial Intelligence is our Biggest Existential Threat, The Guardian, https://www.theguardian.com/technology/2014/oct/27/elon-musk-artificial-intelligence-ai-biggest-existential-threat

iii Microsoft's Bill Gates Insists AI is a Threat, BBC News, http://www.bbc.com/news/31047780

iv Wozniak talks: Self-driving cars, Apple Watch, and how AI will benefit humanity, TechRepublic, http://www.techrepublic.com/article/wozniak-talks-self-driving-cars-apple-watch-and-how-ai-will-benefit-humanity/

>

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект, чат-боты и виртуальные агенты: угроза человечеству и контакт-центрам? - Статьи

# data[].attributes.attachment_link.description
В последние годы AI совершил скачок от далекой мечты о будущем к реальной технологии, которую используют по всему миру и дома, и на работе. AI является основой для голосовых помощников на телефонах и в домах (например, Siri от Apple и Alexa от Amazon), беспилотных автомобилей, все чаще появляющихся на улицах, и чат-ботов, которых можно увидеть на платформах обмена сообщениями (таких как Facebook Messenger и WeChat).

# data[].attributes.headline
Развитие Ai благодаря машинному обучению

# data[].attributes.subject
Развитие Ai благодаря машинному обучению

# data[].attributes.body
В 1960-х годах AI стал активно развиваться благодаря появлению первых компьютеров и разработке первых алгоритмов машинного обучения.

# data[].attributes.headline
Ai в образовании 

# data[].attributes.subject
Ai в образовании 

# data[].attributes.body
В 70-е годы прошлого века AI начал использоваться в образовании - сначала для создания обучающих программ, а затем и для более сложных задач.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Фонд Викимедиа

# data[].attributes.attachment_link.title
MYCIN — Википедия

# data[].attributes.attachment_link.description
MYCIN была ранней экспертной системой, разработанной за 5 или 6 лет в начале 1970-х годов в Стэнфордском университете. Она была написана на Лиспе как докторская диссертация Эдвардом Шортлиффом (англ.) (рус. под руководством Bruce Buchanan, Стэнли Коэна и других. В этой же лаборатории была ранее соз…

# data[].attributes.body
В середине 80-x годов прошлого века был создан первый в мире ИИ-учитель, который мог обучать детей математике.

# data[].attributes.attachment_link.provider_display_name
урокцифры.рф

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Урок поможет узнать, как искусственный интеллект помогает человеку повышать продуктивность и сокращать рутину, чтобы оставалось больше времени на интересные задачи. Ты сможешь попробовать себя в роли настоящего исследователя данных и создать умного помощника для учителя!

Урок можно пройти самостоятельно. Перед началом необходимо посмотреть видеолекцию и выполнить задания тренажера.

Шаг 1: Посмотри видеолекцию

`

Видеолекция к уроку "Искусственный интеллект в образовании"

Что такое искусственный интеллект и как он работает? Кто такие "цифровые кентавры"? Как ИИ-технологии меняют привычные профессии уже сейчас? Скорее включай видеолекцию: все ответы там!

Шаг 2: Попробуй свои силы в тренажере

Уровень для начинающих испытателей
Пройти

Уровень для опытных испытателей
Пройти

Уровень для закаленных профессионалов
Пройти

Получи сертификат за прохождение

Сертификат выдается после прохождения урока. У некоторых уроков есть возможность получить сертификат с разными оценками, а также отдельные сертификаты для каждого тренажера. Ниже показаны все сертификаты, доступные для получения к данному уроку.

Урок подготовлен Благотворительным фондом Сбербанка "Вклад в будущее" при поддержке экспертов Сбера в рамках совместного проекта "Академия искусственного интеллекта для школьников". На сайте проекта ты найдешь еще больше материалов про искусственный интеллект, научишься самостоятельно строить модели машинного обучения и сможешь принять участие в соревнованиях с крутыми призами!

Хочу узнать больше про ИИ

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в образовании - Ученикам

# data[].attributes.attachment_link.description
Урок поможет узнать, как искусственный интеллект помогает человеку повышать продуктивность и сокращать рутину, чтобы оставалось больше времени на интересные задачи. Ты сможешь попробовать себя в роли настоящего исследователя данных и создать умного помощника для учителя! Урок можно пройти самостоятельно. Перед началом необходимо посмотреть видеолекцию и выполнить задания тренажера.

# data[].attributes.headline
 AI стал все чаще использоваться в системах образования

# data[].attributes.subject
 AI стал все чаще использоваться в системах образования

# data[].attributes.body
В 90-х годах прошлого века AI стал все чаще использоваться в системах образования, включая системы управления обучением и тестирования.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ИТ в образовании

Основная статья: ИТ в образовании (EdTech, EduTech)
Основная статья: Технологии дистанционного обучения
Основная статья: Онлайн-образование (мировой рынок)

ИТ в образовании РФ

Основная статья: ИТ в образовании (EdTech, EduTech) РФ
Основная статья: Онлайн-образование (рынок России)
Основная статья: Единое электронное образовательное пространство России

2023: Первый московский вуз разрешил своим студентам использовать ИИ для написания дипломов

31 августа 2023 года Московский городской педагогический университет (МГПУ) сообщил о том, что студентам официально разрешено использование технологий искусственного интеллекта при подготовке выпускных квалификационных работ. Соответствующее решение принято на заседании Ученого совета. Таким образом, МГПУ стал первым московским вузом, легализовавшим ИИ для написания дипломов. Подробнее здесь.

2022: Старт пилотного проекта по проверке нейросети сочинений школьников

Сочинения российских школьников по гуманитарным дисциплинам будет в пилотном режиме проверять нейросеть. Об этом со ссылкой на пресс-службу Национальной технологической инициативы (НТИ) 19 декабря 2022 года сообщило " РИА Новости ".

Разработку начнут использовать с февраля 2023 года. Программа будет проверять сочинения по русскому языку, литературе, истории и обществознанию.

Алгоритм фиксирует ошибки лучше, чем среднестатистический преподаватель-эксперт, сообщили в НТИ. Там добавили, что программа находит грамматические, пунктуационные и смысловые ошибки. Ожидается, что нейросеть сэкономит учителям до 20% времени.

Депутат Госдумы, первый зампредседателя думского комитета по культуре Александр Шолохов заявил, что искусственный интеллект не должен заменять учителей при проверке сочинений. По его словам, такая практика станет воплощением всех негативных последствий ЕГЭ.

В декабре 2022 года преподаватель ВШЭ Михаил Павловец рассказал, что успешно сгенерировал несколько вариантов итогового сочинения для ЕГЭ. Он создал несколько текстов на английском языке при помощи нейросети GPT-3. Один из вариантов Павловец отдал коллегам, которые признали, что сочинение заслуживает положительной оценки. Хотя они отметили несколько речевых несостыковок в работе.

Павловец сформулировал ряд вопросов к чиновникам от образования, призвав их пересмотреть критерии и методы оценки итоговых сочинений. Текущий подход, уверен он, не обеспечивает полной объективности и уязвим не только для высокотехнологичных нейросетевых "шпаргалок", но и для банального плагиата.

В сельской местности только 69% школ используют цифровые инструменты обучения

24 января 2022 года компания GoStudent представила данные исследования, как распределены по Европе доступ и использование различных методов обучения, таких как, например, искусственный интеллект. Данные около 12 000 детей и их родителей были изучены в рамках отчета GoStudent Education Report, который был проведен в сотрудничестве с Kantar Market Research в семи европейских странах, включая Великобританию, Германию, Францию, Италию, Испанию, Нидерланды и Австрию. Всего с 1 по 16 октября 2021 года было опрошено 6 276 родителей и 5 767 детей в возрасте от 10 до 18 лет.

По информации компании, количество времени, потраченного на обучение онлайн, больше у детей с работающими родителями с высоким уровнем дохода. Согласно среднеевропейским данным, 9 из 10 детей в течение последнего учебного года обучались онлайн, и почти половина их времени, потраченного на образование, в 2021 году была проведена онлайн. Если рассматривать проникновение онлайн-обучения в свете социально-демографических факторов, то можно заметить, что этот показатель обусловлен в первую очередь теми семьями, где родители работают (48%). Кроме того, дети из семей с высоким уровнем дохода (49%) имеют больше возможностей для онлайн-обучения, чем дети из семей с низким и средним уровнем дохода (45%).

Школы в городах предлагают больше инновационных методов обучения, чем школы в сельской местности. Дети, живущие в крупных городах, чаще используют цифровые методы обучения в школе, лидируют обучение на основе ИИ и массовые онлайн-курсы. В крупных городах 76% детей, а в пригородах вблизи крупных городов - 73% говорят, что используют в школе один из следующих методов цифрового обучения: AI-based Learning / Adaptive Learning, Massive Online Courses (массовые онлайн-курсы), Interactive Tools (интерактивные инструменты) и flipped Classroom (т.н. перевёрнутый класс). В отличие от этого, в сельской местности только 69% школ используют цифровые инструменты обучения.

Адаптивное обучение больше подходит для городских семей с высоким уровнем дохода, чьи родители обладают высоким уровнем образования. Проникновение адаптивного / основанного на ИИ обучения увеличивается по мере роста численности населения населенного пункта: в то время как менее 15% детей, живущих в сельской местности, 17% детей в небольших городах/поселках имеют доступ к подобным инновационным методам обучения в своей школе, 39% детей, посещающих школу в пригородах вблизи крупных городов и в крупных городах, могут использовать адаптивные методы обучения в школе. Работающие родители (18,3 %) с большей вероятностью отправят детей в школу, поддерживающую адаптивные методы обучения, чем безработные (15,7 %). Готовность продвигать инновационные методы обучения в школьном образовании детей выше среди тех родителей, которые имеют степень магистра или кандидата наук (21%), по сравнению с родителями, принадлежащими к другому уровню образования (16-18%).

Работающие родители с высоким уровнем дохода, имеющие высшее образование и проживающие в крупных городах, наиболее открыты к обновленным технологиям обучения. Использование искусственного интеллекта в образовании детей широко обсуждается в Европе. При более внимательном рассмотрении результатов, представленных в отчете GoStudent Education, можно сделать вывод, что чем выше доход родителей, тем больше они открыты для обновленных технологий обучения, таких как обучение на основе искусственного интеллекта (44% родителей с высоким доходом против 39 родителей с низким доходом). Кроме того, работающие родители (40%), проживающие в крупных городах (47%) и имеющие более высокий уровень образования (48% - последипломное образование, 45% - высшее), в большей степени поддерживают использование ИИ в образовании своих детей.

Эти результаты не являются неожиданностью. Коллективной целью государственных систем образования, а также частных образовательных учреждений должно стать решение проблемы неравного доступа детей к инновационной среде обучения, например, путем оптимизации подготовки и постоянного повышения квалификации школьных учителей по внедрению цифровых методов обучения в учебную программу, а также увеличения бюджета для обеспечения доступа к цифровым методам обучения для учащихся, проживающих в сельской местности.

Внедрение ИИ в образовании в России также идёт довольно быстрыми темпами. Правительство Москвы ведёт проект " Московская электронная школа", в рамках которого доступны различные цифровые учебные материалы и сервисы для интерактивного обучения.

В рамках национального проекта " Образование" реализуются проекты - "Современная школа", "Успех каждого ребенка", "Цифровая образовательная среда", "Учитель будущего", "Новые возможности для каждого".

ГК Ланит, крупный разработчик ПО в России использует машинное обучение для персонификации учебных курсов: каждый ученик получает собственный образовательный трек, что сокращает время учёбы в два раза, одновременно способствуя освоению материала, сообщает компания. Помимо этого, компания работает над использованием машинного обучения для проверки корректности формулировок в текстах, генерирования вопросов на основе учебных материалов и распознавания ответов, данных учащимися в свободной форме, например, в эссе.

Однако инертность образовательной системы и небыстрое освоение инструментов ИИ преподавателями, а также ряд технологических ограничений, в частности, недостаточное оснащение региональных школ компьютерами, пока являются препятствиями для быстрой имплементации технологий ИИ в российском образовании.

Опасных школьников вычислят по сочинениям с помощью ИИ

Учащихся со склонностями к социально опасному и деструктивному поведению начнут выявлять путем анализа их письменных работ. Об этом стало известно 23 сентября 2021 года. На создание программного обеспечения для такого анализа в бюджете нацпроекта "Образование" предусмотрено 1,7 млрд руб., следует из пояснительной записки к проекту федерального бюджета на 2022 г. и на плановый период 2023-2024 гг.. Подробнее здесь.

2019: Варианты использования

Ожидается, что в скором времени образование невозможно будет представить без участия искусственного интеллекта (ИИ), который будет контролировать образовательный процесс от начала до конца. Пока алгоритмы привлекают к образованию фрагментарно.

Так, школьник Чжоу И из китайского города Ханчжоу решил свои проблемы с математикой с помощью ИИ. Школа, в которой учился Чжоу, начала сотрудничать с компанией Squirrel AL, специализирующейся на индивидуальных программах обучения. За занятиями школьника наблюдал специальный алгоритм, и к концу семестра Чжоу смог получить за тест максимальный балл.

Как ИИ будет интегрироваться в образовательный процесс?

Искусственный интеллект может быть репетитором

Уже существует несколько приложений-репетиторов, благодаря которым можно в любой момент дополнительно изучить непонятную тему. ИИ может также проанализировать школьные работы, определить проблемные области, а также создать индивидуальные уроки для заполнения пробелов в знаниях.

Искусственный интеллект может автоматизировать оценку знаний

Ожидается, что в скором времени ИИ научится полноценно проверять письменные работы и экзаменационные задания с помощью установленных метрик и эталонов, которые будут исключать предвзятость либо некомпетентность преподавателей.

Искусственный интеллект может анализировать поведение учеников

Камеры с ИИ помогают анализировать поведение учеников. Эти системы способны распознавать и оценивать, как ученики реагируют на разные темы и задания. Эта система должна помочь учителям определять сильные и слабые стороны учеников.

Также ИИ может анализировать эмоциональное и физическое состояние ученика в текущий момент, причины прогулов, профессиональные навыки учителей.

И нет сомнений, что он сможет делать это лучше людей. Недавно этому появилось очередное подтверждение: нейросеть от китайской компании Baidu может теперь распознавать человеческий язык лучше, чем сам человек. Это стало известно в рамках состязания по распознаванию языка GLUE, которое состоит из девяти различных тестов. Средний человек обычно набирает по методике GLUE 87 баллов из 100. ERNIE, нейросеть от Baidu, смогла получить 90 баллов.

2018: В китайских школах появляется предмет по изучению искусственного интеллекта

В конце ноября 2018 года стало известно о том, что в китайских школах введут уроки по искусственному интеллекту. Новый предмет появится весной 2019 года.

Как сообщает издание China Daily, серия учебников по ИИ из 10 томов, опубликованная издательством Восточно-китайского педагогического университета (East China Normal University Press), появится в сотнях школ по всей стране. Школьники будут изучать этот предмет либо факультативно, либо в рамках школьной программы. К концу ноября 2018 года урок по ИИ уже введен в пробном порядке в школах Шанхая, отмечает новостной сайт The Paper.

В учебниках изложена история развития ИИ и то, как эти технологии могут применяться в таких областях, как распознавание лиц, автономное вождение и общественная безопасность.

Учебники были написаны по заказу правительства Китая для включения данной дисциплины в курс начальной и средней школы.

В отличие от других изданий данные пособия позволят задействовать "и руки, и мозг учащихся". Сразу же после теоретического изучения планируется проводить практические занятия, направленные на лучшее понимание и усвоение программы. Это делается для того, чтобы дать детям не только необходимые элементарные знания по предмету, но и по максимуму раскрыть и реализовать их творческие способности и фантазию.

Введение в Китае школьных учебников по изучению искусственного интеллекта указывает на то, что страна, добившись большого прогресса в исследовании ИИ, решила сделать изучение этой технологии доступной для как можно большего числа детей.

Согласно плану китайский властей, к 2020 году объем инвестиций в ИИ внутри страны превысит 150 млрд юаней (около $21,6 млрд по курсу на 3 декабря 2018 года), а к 2025 году - 400 млрд юаней ($57,6 млрд).

Робототехника

Примечания

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
статья искусственный интеллект в образовании

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ит в образовании

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ит в образовании рф

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2023  первый московский вуз разрешил своим студентам использовать ии для написания дипломов

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2022  старт пилотного проекта по проверке нейросети сочинений школьников

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
в сельской местности только 69% школ используют цифровые инструменты обучения

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
опасных школьников вычислят по сочинениям с помощью ии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2019  варианты использования

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект может быть репетитором

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект может автоматизировать оценку знаний

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
искусственный интеллект может анализировать поведение учеников

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
2018  в китайских школах появляется предмет по изучению искусственного интеллекта

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
робототехника

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
информационные технологии

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
образование и наука

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
робототехника

# data[].attributes.attachment_link.title
Нейросеть в России начинает проверять сочинения школьников

# data[].attributes.attachment_link.description
Статья Искусственный интеллект в образовании, ИТ в образовании, ИТ в образовании РФ, 2023 Первый московский вуз разрешил своим студентам использовать ИИ для написания дипломов, 2022 Старт пилотного проекта по проверке нейросети сочинений школьников, В сельской местности только 69% школ используют цифровые инструменты обучения, Опасных школьников вычислят по сочинениям с помощью ИИ, 2019 Варианты использования, Искусственный интеллект может быть репетитором, Искусственный интеллект может автоматизировать оценку знаний, Искусственный интеллект может анализировать поведение учеников, 2018 В китайских школах появляется предмет по изучению искусственного интеллекта, Робототехника

# data[].attributes.headline
Яркая победа Ai 1997

# data[].attributes.subject
Яркая победа Ai 1997

# data[].attributes.body
1997 год: IBM's Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам Гар

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Одна из двух стоек Deep Blue в Музее компьютерной истории

Deep Blue - шахматный суперкомпьютер, разработанный компанией IBM, который 11 мая 1997 года выиграл матч из 6 партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

В названии "Deep Blue" (дословно - "тёмно-синий" или, в литературном переводе, "глубокая печаль") сочетается название проекта " Deep Thought " (букв. - "глубокая мысль") и прозвище, которое дали ІВМ: "Big Blue" (в русском передаётся как "Голубой гигант").

Прямым предшественником Deep Blue была шахматная машина Deep Thought, которая, в свою очередь, была создана на основе машины .

Шахматная машина ChipTest была спроектирована и изготовлена группой аспирантов университета Карнеги-Меллон. У истоков создания машины ChipTest стоял Фэн Сюн Сю, который занимался ею в рамках своего диссертационного проекта на соискание научной степени PhD по информатике. Диссертация была посвящена разработке специализированных шахматных СБИС. Впоследствии эти СБИС использовались в составе аппаратной части шахматных машин ChipTest и Deep Thought. Позднее к проекту присоединились аспиранты Томас Анансараман (программная часть) и Мюррей Кэмпбелл (программная часть, шахматная подготовка). Также заметный вклад в осуществление проектов ChipTest и Deep Thought внесли Андреас Новатчук, Майкл Браун, Питер Янсен и другие.

В процессе выбора хода ChipTest в основном использовал типовые методы поиска по шахматному дереву, применявшиеся в большинстве шахматных программ - минимаксный алгоритм поиска с альфа-бета-отсечениями и оценочную функцию, дававшую оценку конечным позициям. Аналогичный принцип работы впоследствии использовали Deep Thought и Deep Blue.

Разработка ChipTest началась в 1985 году. Финансирование проекта осуществлялось по линии диссертационных расходов Фэн Сюн Сю. К концу 1986 года создание ChipTest было в основном закончено. В 1987 году ChipTest выигрывает 18-й Северо-Американский чемпионат по шахматам среди компьютерных программ. Незадолго до этого авторы ChipTest начали создание следующей шахматной машины - Deep Thought.

В Deep Thought оценочная функция стала сложнее и учитывала больше позиционных факторов. Для некоторых факторов впервые использовалась автоматическая настройка. Аппаратная оценочная функция была переведена на FPGA. Количество специализированных шахматных процессоров было увеличено сначала до 2-х, а впоследствии и до 24-х (в Deep Thought II). Создание Deep Thought было в основном завершено в 1988 году.

В 1988 году Deep Thought принял участие в шахматном турнире, проходившем в Лонг-Бич (США), где поделил первое-второе место вместе с гроссмейстером Энтони Майлсом. В турнире он опередил нескольких гроссмейстеров, в том числе экс-чемпиона мира Михаила Таля.

В 1989 году Deep Thought выигрывает 6-й Чемпионат мира по шахматам среди компьютерных программ, проводившийся в Эдмонтоне (Канада).

В 1989-90 годах Deep Thought проигрывает двум сильнейшим на тот момент шахматистам в мире, сначала Гарри Каспарову в матче со счётом 0 : 2, а затем Анатолию Карпову 0 : 1. К этому времени рейтинг Deep Thought достиг уровня в 2552 пункта по шкале USCF. В соревнованиях Deep Thought играл в различных конфигурациях - количество шахматных процессоров варьировалось от двух до шести, а общая скорость перебора от 700 тыс. до 2 млн шахматных позиций в секунду. В качестве головной машины, к которой подключались внешние шахматные процессоры, использовались рабочие станции университета Карнеги-Меллон. В частности, в играх с Каспаровым использовались три рабочие станции Sun-4, соединённые по сети, и 6 шахматных процессоров.

В 1989 году корпорацией IBM принято решение начать проект по созданию шахматной машины, для осуществления которого нанимаются разработчики Deep Thought. В течение 1989-90 годов, по мере окончания обучения в университете, Томас Анансараман, Фэн Сюн Сю и Мюррей Кэмпбелл переходят на работу в IBM. Фэн Сюн Сю начинает разработку специализированного шахматного микропроцессора, целиком помещающегося на одном кристалле кремния, который предполагается использовать в качестве основы новой шахматной машины - Deep Blue.

В 1991-92 годах закончено создание машины Deep Thought II, которая представляет собой усиленный вариант Deep Thought, с дополнительными шахматными процессорами. Томас Анансараман покидает проект. Его место занимает сотрудник IBM, Джозеф Хоэн.

В 1995 году разработка шахматного микропроцессора закончена. В сентябре того же года, на основе двух шахматных микропроцессоров, была получена первая работоспособная версия Deep Blue I. Корпорация IBM нанимает гроссмейстера Джоэла Бенджамина для работы над шахматной подготовкой Deep Blue I. В феврале 1996 года, в Филадельфии, Deep Blue I проигрывает матч Гарри Каспарову со счётом 2 : 4.

После матча, в течение 1996 года, Фэн Сюн Сю вносит значительные изменения в конструкцию шахматного микропроцессора. В декабре 1996 года, по заказу IBM, сторонними поставщиками начато изготовление новых шахматных процессоров. В начале 1997 года изготовленные процессоры начинают поступать в IBM. Джозеф Хоэн адаптирует программное обеспечение под новые аппаратные возможности машины. Мюррей Кэмпбелл и Джозеф Хоэн активируют и настраивают новые позиционные факторы оценочной функции. Часть факторов выставляется программой автоматической настройки. Джоэл Бенджамин осуществляет игровое тестирование новой версии Deep Blue (сначала на 24-процессорной, а перед матчем на полной, 480-процессорной версии машины). По его замечаниям Джозеф Хоэн и Мюррей Кэмпбелл производят корректировку коэффициентов позиционных факторов в оценочной функции. За несколько месяцев до начала нового матча группа гроссмейстеров в лице Джоэла Бенджамина и подключившихся впоследствии Ника де Фирмиана, Джона Федоровича и Мигеля Ильескаса начинает подготовку дебютной книги Deep Blue. Незадолго до начала матча производится сборка новой машины - Deep Blue II - на основе нового, более производительного сервера IBM. В мае 1997 года Deep Blue II выигрывает матч у Гарри Каспарова со счётом 3½ : 2½.

Deep Blue II представлял собой суперкомпьютерный кластер RS/6000 SP (от англ. Scalable Powerparallel) компании IBM. Он состоял из двух стоек с размещёнными в них 30 узлами, построенными на базе рабочих станций RS/6000. На каждом узле был установлен процессор P2SC (одномикросхемное исполнение процессора POWER2) и две платы расширения с 8 специализированными шахматными процессорами на каждой плате под шину MCA. Таким образом всего использовалось 480 шахматных процессоров и 30 процессоров P2SC. Два узла использовали процессоры P2SC с тактовой частотой 135 МГц, а остальные 28 узлов - процессоры P2SC с тактовой частотой 120 МГц. На каждом узле были установлены 1 ГБ ОЗУ и 4 ГБ дисковой памяти. Узлы обменивались данными между собой по высокоскоростной сети. Один из процессоров P2SC был назначен главным, а остальные - вспомогательными. В свою очередь, каждый специализированный шахматный процессор работал на частоте 24 МГц и перебирал от 2 до 2,5 миллионов шахматных позиций в секунду, что примерно в сто раз больше, чем у аналогичных по частоте универсальных процессоров. Шахматные процессоры были изготовлены по 0,6- микронной КМОП-технологии и содержали около 1,5 миллиона транзисторов каждый. Программное обеспечение Deep Blue II было написано на языке С и работало под управлением операционной системы AIX 4.2.

Структурно Deep Blue состоял из двух частей:

программной части, реализованной на универсальном компьютере и ведущей расчёт на первые несколько ходов глубины;

аппаратной части на основе быстрых специализированных шахматных микропроцессоров, дополнительно ускоряющих и углубляющих поиск в ходе дальнейшего расчёта.

Такая структура позволяла, с одной стороны, использовать сложную и относительно просто изменяемую шахматную программу на универсальном компьютере, а с другой стороны, использовать высокую скорость специализированных шахматных микропроцессоров. Для увеличения гибкости аппаратной части машины в конструкцию шахматных микропроцессоров Deep Blue II была опционально добавлена поддержка возможности подключения внешних FPGA, корректирующих аппаратный поиск и оценку. Теоретически, это позволило бы приблизить аппаратный поиск по сложности и гибкости к программному поиску. Из-за нехватки времени к началу матча 1997 года эта возможность не была реализована и потому никогда не использовалась.

В Deep Blue процесс поиска по дереву шахматных ходов был разбит на три этапа. Сначала главный процессор исследовал первые уровни дерева шахматной игры, а затем распределял конечные позиции между вспомогательными процессорами для дальнейшего исследования. Вспомогательные процессоры углубляли поиск ещё на несколько ходов, а затем раздавали свои конечные позиции шахматным процессорам, которые, в свою очередь, осуществляли поиск на последних уровнях дерева.

Оценочная функция Deep Blue была реализована на аппаратном уровне (на шахматных процессорах). В конструкцию аппаратной оценочной функции было заложено около 8000 настраиваемых признаков позиции. Значения отдельных признаков объединялись в общую оценку, которая затем использовалась Deep Blue для оценки качества просматриваемых шахматных позиций.

В процессе поиска по дереву шахматных ходов Deep Blue использовал стандартные методы организации перебора, известные в то время: NegaScout (одна из модификаций альфа-бета-отсечений), форсированный вариант, итеративное углубление, таблицы перестановок и другие. Использовался также разработанный авторами метод продления единственных ходов (Singular extensions).

Deep Blue II использовал две дебютные книги. Одна из них, подготовленная вручную, использовалась в течение первых нескольких ходов в партии, до начала расчётов. После того, как позиция на доске выходила за рамки первой книги и компьютер начинал расчёт вариантов, подключалась вторая (расширенная) книга, созданная на основе базы данных игр гроссмейстеров. Эта книга, на основании результатов использования рассматриваемой позиции в ранее состоявшихся партиях, вводила некоторую поправку к расчётной оценке позиции. В некоторых случаях, если у одного из возможных ходов поправка была положительной и намного превышала таковую у других ходов, Deep Blue мог сделать ход сразу, без дополнительного перебора.

Общая скорость системы варьировалась в широких пределах, в зависимости от свойств рассматриваемых позиций. В ходе матча 1997 года общая средняя скорость системы составляла 126 миллионов позиций в секунду. Максимальная установившаяся скорость, наблюдавшаяся в матче, составляла 330 миллионов позиций в секунду. Стоимость Deep Blue составила около 10 млн долларов США.

Первый матч

Первый матч Deep Blue c Каспаровым состоялся в Филадельфии (США) с 10 по 17 февраля 1996 года. Призовой фонд матча составлял 500 000 долларов, из которых 400 000 получал победитель, а 100 000 проигравший. Матч проводился в Конференц-центре Филадельфии и состоял из 6 партий. Организацией матча занималась АСМ.

Во время матча сам Deep Blue находился в лаборатории IBM в Йорктаун-Хайтс , штат Нью-Йорк. Связь с ним осуществлялась путём удалённого доступа по сети. На случай проблем со связью на месте проведения матча, в Филадельфии, были размещены две резервные машины меньшей мощности. Функции оператора машины исполнял Фэн Сюн Сю. Иногда, если игра продолжалась достаточно долго, его сменяли Мюррей Кэмпбелл и Джозеф Хоэн.

8

8

7

7

6

6

5

5

4

4

3

3

2

2

1

1

В первой партии, после нескольких неточных ходов Каспарова, Deep Blue, воспользовавшись образовавшимися слабостями в расстановке противника, постепенно наращивал свой перевес. В конце партии, пытаясь хоть что-то противопоставить игре компьютера, Каспаров начал прямую атаку на короля Deep Blue. Deep Blue отбил атаку и выиграл партию, став таким образом первым компьютером, победившим сильнейшего шахматиста в мире в партии с классическим контролем времени.

Вторую партию матча выиграл Каспаров.

После ничьих в третьей и четвёртой партиях в матче сохранялся равный счёт, 2 : 2.

В середине пятой партии, в примерно равной позиции, Каспаров предложил ничью оператору Deep Blue. Поскольку оператор (в этой партии им был Фэн Сюн Сю) не обладал достаточной шахматной квалификацией для принятия подобных решений, предложение было переадресовано гроссмейстеру Бенджамину, который решил его отклонить. В течение следующих нескольких ходов Deep Blue допустил ряд серьёзных ошибок и быстро получил проигранную позицию. Реализуя полученный перевес, Каспаров довёл партию до победы.

В шестой партии серией манёвров, последствия которых были неочевидны для компьютера и сказались не сразу, а также при помощи выгодных разменов Каспаров постепенно ограничил подвижность фигур Deep Blue, оттесняя их назад в свой лагерь и вынуждая занять крайне стеснённое положение. В результате к концу партии фигуры Deep Blue оказались прижаты к последней горизонтали и были практически лишены возможности ходить. Поставив машину в ситуацию почти полного цугцванга, Каспаров вынудил оператора Deep Blue сдать партию, а вместе с ней и матч.

Окончательный счёт матча - 4 : 2 в пользу Каспарова.

После матча Гарри Каспаров посетил исследовательский центр IBM, где вместе с разработчиками проанализировал на Deep Blue некоторые заинтересовавшие его ходы из недавнего матча.

Второй матч

Второй матч проходил в Нью-Йорке с 3 по 11 мая 1997 года и состоял из 6 партий. Призовой фонд матча составлял 1 100 000 долларов, из которых 700 000 получал победитель, а 400 000 проигравший. Партии проводились на 35-м этаже небоскрёба Equitable Building. В игровом помещении была выделена игровая зона, зона отдыха Каспарова и несколько мест для зрителей, среди которых могли присутствовать только официальные лица матча и приглашённые гости (представители IBM, команды Каспарова, АСМ и другие). Deep Blue перевезли из лаборатории IBM и разместили на том же этаже, в отдельном помещении.

Функции оператора машины поочередно выполняли разработчики Deep Blue, сменяя друг друга после каждой партии. Судьёй матча была назначена Кэрол Джареки, ранее уже судившая матч Каспарова с Анандом в 1995 году. Апелляционный комитет матча состоял из Кена Томпсона, Майкла Вэльво и представителя ACM Монти Ньюборна. Кен Томпсон осуществлял контроль над работой Deep Blue из операционного зала машины. На 49-м этаже Equitable Building был оборудован пресс-центр. Впоследствии, из-за малой вместимости, он был перенесён в другое помещение, на 50-м этаже. На одном из подземных этажей здания размещался зрительный зал на 480 мест.

8

8

7

7

6

6

5

5

4

4

3

3

2

2

1

1

Первая партия матча завершилась победой Каспарова.

Во второй партии, пытаясь создать на доске закрытое положение, Каспаров ослабил свою позицию и вынужден был большую часть времени вести трудную защиту. В конце игры, не видя возможности спасти позицию, Каспаров сдался. Тем же вечером при анализе ряда специалистов и любителей шахмат выяснилось, что в концовке Каспаров упустил реальный шанс свести партию вничью.

В третьей и четвёртой партиях на выходе из дебюта Каспаров получал перевес, но Deep Blue каждый раз находил точную защиту, в результате чего обе партии закончились вничью.

На пресс-конференции после третьей партии Каспаров выступил с резкой критикой корпорации IBM. Он заявил, что не понимает принцип выбора машиной некоторых ходов во второй партии, высказал сомнение в том, что эти ходы могли быть сделаны машиной, и потребовал объяснить, почему машина приняла те или иные решения.

В концовке пятой партии, в казалось бы проигранной для Deep Blue позиции, компьютер серией точных ходов инициировал вечный шах, и таким образом была зафиксирована ничья. После партии Каспаров потребовал, чтобы log-файлы Deep Blue из пятой и предыдущих партий были распечатаны, помещены в конверты, опечатаны и переданы на хранение судье матча. IBM удовлетворила эти требования.

В шестой, заключительной партии, неудачно разыграв дебют, Каспаров получил плохую позицию и быстро проиграл. Последняя партия продолжалась всего 19 ходов.

Окончательный счёт матча - 3½ : 2½ в пользу Deep Blue.

После матча Каспаров высказал претензии к корпорации IBM, обвиняя её в создании нездоровой напряжённости вокруг матча, неравных условиях и нечестной игре. Каспаров также потребовал у IBM провести новый матч на определённых им условиях.

После матча Каспаров получил распечатки log-файлов для отдельных (запрошенных им) ходов. Впоследствии IBM разместила log-файлы Deep Blue на своём сайте в свободном доступе.

После матча с Каспаровым Deep Blue больше никогда публично не играл в шахматы в своём полноразмерном варианте (но сыграл несколько выставочных партий в усечённом варианте, в рамках послематчевого турне). По состоянию на 2011 год, одна стойка Deep Blue хранится в Музее компьютерной истории в Калифорнии, вторая - в Национальном музее Американской истории в Вашингтоне. Большая часть шахматных плат хранится в исследовательском центре IBM Research.

В 2003 году вышел фильм "Game Over: Kasparov and the Machine", посвящённый матчам Каспарова с Deep Blue. В фильме, в целом, поддерживалась точка зрения Каспарова в его споре c IBM.

В 2010 году состоялся релиз третьего студийного альбома канадской группы Arcade Fire The Suburbs, двенадцатый трек которого носит название "Deep Blue". В тексте песни есть строчка "Kasparov, Deep Blue, 1996", подчёркивающая, учитывая "литературное" имя компьютера - "глубокая печаль", общий посыл трека - упадок человеческого творчества и потенциала во все более механизированном мире, и сожаление по поводу того, как технологии захватывают наши жизни.

В 2013 году в Манчестере и Нью-Йорке состоялись театральные постановки пьесы Мэтью Чармана "The Machine", посвящённой матчам Каспарова с Deep Blue. В том же году компания Дисней приобрела права на экранизацию пьесы.

Поражение Каспарова вдохновило создание игры Аримаа, которая была задумана как более сложная для искусственного интеллекта.

Евгений Гик. Компьютерные шахматы. - М.: ФАИР, 1997. - 272 с. - (Спорт). - ISBN 5886410465. (рус.)

Фен Сюн Сю. Дип Блю. - eBook, 2014. - 385 с. (рус.)

Гарри Каспаров. Человек и компьютер. Взгляд в будущее = Garry Kasparov. Deep Thinking: Where Machine Intelligence Ends and Human Creativity Begins. - М.: Альпина Паблишер, 2018. - 224 p. - ISBN 978-5-9614-6631-7.

Фэн-Сюн Сюй и др. Шахматная машина - гроссмейстер = A Grandmaster Chess Machine, October 1990, Scientific American, pp. 44-50. // В мире науки. - 1990. - № 12. - С. 6-13.

Wie Deep Blue den Zug fand // Computerschach und Spiele. - 1997. - № 3. - P. 17. (нем.) - разбор 36-го хода из второй партии матча 1997 года, на основании распечаток отдельных ходов из log-файлов Deep Blue, полученных Каспаровым.

Каспаров Г. Война объявлена! // Шахматы в России. - 1997. - № 5. - С. 6-9. (рус.) - интервью с Каспаровым после матча 1997 года, с замечаниями к некоторым ходам Deep Blue

Каминский В. В зыбкой тени "темно-синего" шкафа // 64 - Шахматное обозрение. - 1997. - № 5. - С. 5-12. (рус.) - шахматные комментарии с места событий

Hamilton S., Garber L. Синергия программного и аппаратного обеспечения Deep Blue // ComputerWeekly. - 1998. - № 5. - С. 34-37, 45. (рус.) - краткое описание Deep Blue

# data[].attributes.attachment_link.description
Deep Blue - шахматный суперкомпьютер, разработанный компанией IBM, который 11 мая 1997 года выиграл матч из 6 партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В названии "Deep Blue" (дословно - "тёмно-синий" или, в литературном переводе, "глубокая печаль") сочетается название проекта " Deep Thought " (букв.

# data[].attributes.headline
Новые достижения Ai в образовательных учереждениях

# data[].attributes.subject
Новые достижения Ai в образовательных учереждениях

# data[].attributes.body
В начале 2000-х годов AI начал активно использоваться в образовательных учреждениях, включая распознавание речи, анализ текста и рекомендательные системы.

# data[].attributes.attachment_link.title
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ОБУЧЕНИЕ В ШКОЛЕ: ОТВЕТ НА СОВРЕМЕННЫЕ ВЫЗОВЫ

# data[].attributes.headline
Популяризация Ai благодаря мобильным технологиям

# data[].attributes.subject
Популяризация Ai благодаря мобильным технологиям

# data[].attributes.body
В 2010-х AI стал еще более распространенным, благодаря развитию мобильных технологий и интернета.

# data[].attributes.headline
Современные сферы использования Ai в образовании

# data[].attributes.subject
Современные сферы использования Ai в образовании

# data[].attributes.body
В настоящее время AI используется во многих аспектах обучения, включая адаптивное обучение, оценку успеваемости учащихся и анализ данных.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
КиберЛенинка

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
﻿Научная статья УДК 371.3:004.8 DOI: 10.14529^220307

ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

И.О. Котлярова, kotliarovaio@susu.ru, https://orcid.org/0000-0003-1109-6995 Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия

Аннотация. В профессиональном образовании, выполняющем основную функцию - подготовки кадров для экономики, актуализировалась проблема реализации технологий искусственного интеллекта (ИИ). Это обусловлено набирающим силы внедрением данных технологий в разные области экономики и потребностью в кадрах, владеющих компетенциями создания и использования ИИ. В российской и зарубежной науке в теоретическом ключе достаточно подробно изучены вопросы использования ИИ в разных сферах жизнедеятельности людей. Однако исследования, посвященные технической стороне и программному обеспечению разработки и применения данных технологий, преобладают над исследованиями, относящимися с философским, социальным, образовательным и психологическим аспектам взаимодействия между людьми и ИИ. В частности, идет процесс накопления и описания опыта применения ИИ в сфере образования, однако соответствующие сведения недостаточно систематизированы, а их гуманистические и аксиологические аспекты изучены недостаточно. В данной статье автор концентрирует внимание на вопросах использования технологий ИИ в образовании, т. е. в социально-гуманитарной сфере, для которой значимыми вопросами являются межличностное взаимодействие, самоидентификация и социализация людей, с одной стороны, и повышение качества образования - с другой стороны. Целью статьи является установление признаков современного состояния применения технологий ИИ в образовании в соответствии с авторским пониманием педагогических ориентиров в реализации соответствующих процессов. В статье определены нормативно-правовые основы использования технологий искусственного интеллекта в сфере образования; на основе изучения и систематизации предпосылок исследования выявлены известные и используемые целесообразные аспекты применения ИИ в образовании; обоснованы с авторских позиций научно-педагогические ориентиры использования технологий ИИ в сфере образования.

Ключевые слова: искусственный интеллект, сфера образования, технологии, аспекты, нормативно-правовые основы, методологические подходы, принципы

Для цитирования: Котлярова И.О. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Вестник ЮУрГУ. Серия "Образование. Педагогические науки". 2022. Т. 14, № 3. С. 69-82. Б01: 10.14529^220307

Original article

DOI: 10.14529/ped220307

ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN EDUCATION

I.O. Kotlyarova, kotliarovaio@susu.ru, https://orcid.org/0000-0003-1109-6995 South Ural State University, Chelyabinsk, Russia

Abstract. The problem of implementing artificial intelligence (AI) technologies has become relevant in professional education, which performs the main function of training personnel for the economy. This is due to the growing needs on the side of economy for personnel able to create and use AI. The issues of using AI in various spheres of human life have been most studied in sufficient detail in Russian and foreign science. However, research on the technical side and software for the development and application of these technologies prevail over research related to the philosophical, social, educational and psychological aspects of the interaction between people and AI. In particular, the process of accumulating and describing the experience of using AI in the field of education is underway, however, the relevant information is not sufficiently systematized, and their humanistic and axiological aspects have not been studied enough. In this article, the author focuses on the use of AI technologies in education, i.e. in the social and humanitarian

© Котлярова И.О., 2022

sphere, for which interpersonal interaction, self-identification and socialization of people, on the one hand, and improving the quality of education, on the other hand, are significant issues. The purpose of the article is to establish the signs of the current state of the use of AI technologies in education in accordance with the author's understanding of pedagogical guidelines in the implementation of relevant processes. The article defines the regulatory framework for the use of artificial intelligence technologies in the field of education; based on the study and systematization of the prerequisites of the study, the known and used expedient aspects of the use of AI in education were identified; substantiated from the author's positions scientific and pedagogical guidelines for the use of AI technologies in the field of education.

Keywords: artificial intelligence, education, technology, aspects, regulatory framework, methodological approaches, principles

For citation: Kotlyarova I.O. Artificial intelligence technologies in education. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Education. Educational Sciences. 2022;14(3):69-82. (In Russ.) DOI: 10.14529/ped220307

Постановка задачи

Цифровая трансформация разных сфер жизнедеятельности людей предусматривает разработку и внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ), которые на данном этапе соотношения между искусственным и естественным интеллектом играют роль средств, позволяющих избавить людей от рутинной работы и выполнять трудоемкие операции с большими объемами данных. В образовании технологии ИИ выполняют двоякую роль цели и средства. При подготовке специалистов в области искусственного интеллекта они приобретают статус цели образования. Как современное средство, способное персонифицировать образование и снизить его трудоемкость, ИИ может использоваться во всех образовательных программах различных направлений. Возможности и спектр применения технологий зависят от достигнутого опыта применения ИИ. В настоящее время имеются разрозненные сведения о таких возможностях, существует и продолжает накапливаться опыт применения технологий ИИ в образовании людей. Однако он недостаточно систематизирован, отсутствуют абстракции, характеризующие соответствующие явления. Статья отражает результаты изучения, выявления и описания признаков современного состояния применения технологий ИИ в образовании с позиций, охарактеризованных автором педагогических ориентиров. Задачи статьи: а) определить нормативно-правовые основы использования технологий ИИ в сфере образования; б) выявить известные и используемые целесообразные аспекты применения ИИ в образовании; в) обосновать научно-педагогические ориентиры использования технологий ИИ в сфере образования.

Методы исследования применения

технологий ИИ в сфере образования

Следуя традиционной логике констатирующего исследования, которое преобладает в данной работе, представляется необходимым изучить: социальный заказ, состояние вопроса в теории и практике применения искусственного интеллекта в сфере образования. На основе сложившегося состояния технологий ИИ в образовании формулируются авторские ориентиры их применения в данной сфере. В этой логике нами ранее сформулированы задачи исследования. Адекватными методами их решения предстают:

* изучение и анализ нормативных документов (для изучения социального заказа, нормативов и ориентиров использования технологий ИИ в сфере образования);

* анализ научной литературы, изучение тематических сайтов и сайтов образовательных организаций, абстрагирование и обобщение (для систематизации накопленного опыта и выявления целесообразных аспектов применения ИИ в образовании);

* анализ и диалектический синтез при выявлении научно-педагогических ориентиров использования технологий ИИ в сфере образования.

Для выявления нормативно-правовых основ применения ИИ нами исследованы ведущие сайты, содержащие документы федерального уровня. Сайт КонсультантПлюс содержит перечень наиболее важных документов в области искусственного интеллекта, начиная с 2019 г. [6]:

Указ Президента РФ от 10.10. 2019 № 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации" (вместе с "Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года") [14].

Федеральный закон от 24.04.2020 № 123-ФЗ "О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона "О персональных данных" [15].

Данные о количестве лиц, подготовленных в рамках основных образовательных программ высшего образования в области искусственного интеллекта за год (Приказ Минэкономразвития России от 02.07.2021 № 407 (ред. от 28.12.2021)).

Ряд документов использованы нами для понимания сущности и значения ИИ для развития страны и мирового сообщества [14, 15]. В других же документах высказываются требования и непосредственно задаются ориентиры для применения технологий ИИ в сфере образования. В нашем исследовании выбрано следующее нормативное понимание характеристик ключевого понятия: "Искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека" [15].

Для выявления аспектов исследования технологий искусственного интеллекта в образовании обратимся как к нормативно-правовым основам его ускоренного развития в нашей стране, выраженным в Указе Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации" и в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, так и к накопленному опыту использования данных технологий в сфере образования, описанному в публикациях и представленных на сайтах организаций. Применительно к образованию необходимо акцентировать внимание на двух аспектах названного документа.

Среди приоритетных направлений развития и использования технологий искусственного интеллекта указано, что "использование технологий искусственного интеллекта в социальной сфере способствует созданию условий для улучшения уровня жизни населения,

в том числе за счет повышения качества услуг в сфере образования (включая адаптацию образовательного процесса к потребностям обучающихся и потребностям рынка труда, системный анализ показателей эффективности обучения для оптимизации профессиональной ориентации и раннего выявления детей с выдающимися способностями, автоматизацию оценки качества знаний и анализа информации о результатах обучения)" [14, раздел IV]. Это первое направление применения технологий искусственного интеллекта в образовании.

Второе направление представляет собой "повышение уровня обеспечения российского рынка технологий искусственного интеллекта квалифицированными кадрами и уровня информированности населения о возможных сферах использования таких технологий" и интерпретируется в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года как одна из целей и основные задачи развития искусственного интеллекта [14, раздел V].

Покажем степень развития данных направлений в теории и практике образования. Обзор литературы: аспекты применения технологий ИИ в сфере образования "Технологии искусственного интеллекта -технологии, основанные на использовании искусственного интеллекта (включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта)" [15].

Сегодня технологии ИИ уже используются как в управлении образованием, так и в образовательном процессе. Исследователи выявляют разные уровни реального и потенциального использования ИИ в образовании. Так, О.Р. Попов выделил такие потенциальные уровни использования ИИ, как: виртуальные помощники и чаты; сбор и анализ данных; персонализированное обучение; оценка качества знаний. В отчете Learning House (сервис управления онлайн-программами) авторы содержательно раскрыли четыре основные области применения ИИ в высшем образовании:

1)зачисление и приобретение студентов;

2) обучение и преподавание; 3) упреждающие услуги для студентов (консультирование, руководство на программах и т. д.); 4) инсти-

туциональная эффективность (кросс-институциональный и внешний сбор и анализ данных) [5].

Системный взгляд на использование ИИ выражают в своей работе А.С. Славянов и С.С. Фешина, которые считают, что система обеспечения образования на основе искусственного интеллекта в образовательной организации должна включать следующие элементы: "поисковая информационная система, позволяющая формировать базу данных учебного процесса из различных источников; автоматически обновляемая библиотека электронных учебников, пособий и методических указаний; система контроля уровня знаний учащегося, включающая в себя подсистему непрерывного мониторинга успеваемости, активности и успехов учащегося; библиотека контрольных заданий, автоматически подстраиваемая под уровень подготовки учащегося в зависимости от его успехов; автоматизированная система составления расписания и распределения учебной нагрузки, обслуживающая систему, обеспечивающую коммуникации учащегося с учебным заведением" [11, с. 157].

Анализируя научные работы по предмету исследования, мы пришли к выводу, что известны исследования и некоторый опыт практического применения ИИ в следующих областях:

* ИИ как технология образовательного менеджмента;

* ИИ как средство обеспечения безопасности образования;

* ИИ в создании дидактических средств образования;

* моделирование образовательного процесса с помощью ИИ [9-11, 13, 17, 19].

Согласно Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, "технологии ИИ включают в себя компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений. К смежным областям относятся робототехника и управление беспилотным транспортом" [14]. В определенной области появляются специфические технологии ИИ. Принципы, лежащие в основе каждой технологии, позволяют использовать ее при решении разных задач управления образованием, проектирования и реализации образовательного процесса. В ис-

следованиях ученых [2, 8, 9] детализируются технологии и практики, которые можно направить на решение поставленных перед образованием задач в области искусственного интеллекта (табл. 1).

Рассмотренные технологии находят применение в практике подготовки специалистов разных профилей. Цели такой подготовки связаны с компетенциями владения технологиями и методиками ИИ.

Анализ литературы показывает, что ученые не только исследуют теорию вопроса, но и начинают применять различные технологии ИИ в своих образовательных организациях. Дополнительно нами были изучены сайты образовательных организаций и тематические сайты ИИ, которые позволяют дополнить обзор конкретными примерами и направлениями работы образовательных организаций. Охарактеризуем используемые технологии ИИ на разных уровнях образования, используя примеры, представленные на сайтах образовательных организаций и специализированных сайтах, посвященных ИИ [1, 3, 5, 12]. Так, Ьеаг^а8Ь предлагает уже работающие "сложные программы, которые очень хорошо умеют находить шаблоны, а затем корректировать поведение в соответствии с этими шаблонами для получения довольно ограниченного диапазона результатов" [18]. Технологии ИИ применяются при изучении разных учебных дисциплин как в основном, так и в дополнительном образовании. В некоторых проанализированных материалах исследуются возможности ИИ в целом, не делается акцент на возможностях его непосредственного применения в педагогической деятельности. Часто прямой перенос является невозможным, например, по техническим причинам, в связи с ограниченностью ресурсов организаций высшего образования. Многие примеры показывают применение ИИ в обучении школьников, а не студентов. Однако принципы применения ИИ в этих случаях аналогичны, поэтому их знание может быть полезно для преподавателя организации высшего образования. В то же время имеется большое число примеров внедрения ИИ в высшей школе. Рассмотрим сначала несколько примеров применения технологий ИИ при изучении разных дисциплин из [18]. Эти примеры демонстрируют, каковы возможности ИИ как средства обучения.

Таблица 1

Характеристика технологий и практик применения ИИ в сфере образования

Технологии и практики Характеристика

Технологии языкового распознавания, обработки и генерации естественного языка Компьютер распознает и делает смысловую обработку речи. Выявленные закономерности и результаты анализа способен представлять с помощью естественного языка, доступного для восприятия людьми. Позволяет преобразовать данные в естественный язык, который расшифровывает компьютер, а потом выдает человеку в том же понятном ключе

Технологии персонализации обучения, адаптивного обучения Основаны на работе искусственных нейронных сетей. Находят закономерности в огромных массивах информации и используют их для выбора персональных траекторий образования. Обучение подстраивается под уровень, индивидуальные особенности и цели обучающихся

Виртуальные помощники Используют информацию из Интернета, а также введенную пользователем информацию для того, чтобы делать прогнозы, например, о корректировке индивидуального графика обучения

Прокторинг Используется для идентификации обучающихся при дистанционном обучении (например, во время проведения экзамена), отслеживает лишние и нетипичные элементы (людей, звуки), открытие новых вкладок, движение глаз и др.

Технологии интервального (промежуточного) обучения Приложение отслеживает содержание изучаемого учебного материала, а также периоды прекращения обучения. На основе информации прогнозируют, какие разделы могут быть забыты и усвоены недостаточно и при возобновлении курса рекомендуют их для повторения

Автоматическая оценка Специализированная компьютерная программа, основанная на ИИ, которая имитирует поведение учителя, выставляющего оценки. Она может оценивать знания студентов, анализировать их

Смарт-кампус Разновидность чат-бота для ответа на типичные вопросы студентов, касающиеся различных графиков, расписаний, наличия мест в общежития, расположения аудиторий, наличия литературы и учебных материалов и проч.

Геймификация Применение компьютерных игр и тренажеров в обучении

Чат-боты Программа, которая обучается, используя опыт живых операторов, и имитирует реальный разговор с пользователем

Пример использования ИИ в компании ЦиоИщо (изучение иностранных языков онлайн) БиоН^о позволяет при изучении языков онлайн ориентироваться на обучающегося, на его сильные и слабые стороны. По какой схеме это работает, показано на рис. 1. Пример использования ИИ в компании Thinkster (изучение математики онлайн) Особенность работы ТЫпк^ег (рис. 2) состоит в том, что она "сочетает в себе искусственный интеллект с обучением живыми преподавателями математики"; это так называемый "кентавр".

В этом примере иллюстрируется реализация "цифрового кентавра", который представляет собой взаимодействие, своеобразное "партнерство" педагога и компьютера в содействии образованию обучающихся.

Пример использования ИИ в компании Querium

Querium использует ИИ для осуществления обратной связи и предотвращения ошибок обучающихся на пути поиска решения задач (рис. 3).

Несмотря на то, что системы применения технологий ИИ еще только складываются, в вузах уже накоплен достаточно обширный опыт их применения. Изучены материалы, содержащиеся на официальных сайтах значимых университетов страны: ВШЭ, ЮУрГУ, ЧелГУ, КФЭ, ТГУ, ТэмГУ и их партнеров. В качестве примеров покажем результаты анализа сайтов вузов с целью определения направлений развития в них технологий ИИ. Накопленный опыт довольно обширен, в связи с чем в статье не осуществляется его полный анализ и систематизация; это может быть предметом отдельного масштабного моно-

Big Data:

Изучаются учебные материалы (ответы, выполненные задания), на основе чего выводятся следующие персонализированные результаты:

какое содержание (контент) и какие виды работ предпочитает обучающийся; его словарный запас (качественный и количественный); индивидуальные грамматические трудности и проч.

Чат-боты:

Создаются на основе обработки естественного языка

Что это обеспечивает:

Персонализированное обучение автоматически выстраивается таким образом, что оно обеспечивает следующее.

Обучающиеся изучают материал на основе того контента, который им кажется привлекательным, который больше подходит им с точки зрения личных и профессиональных интересов. Обучающиеся уделяют больше внимания отработке тех знаний и умений, которые именно для них являются "западающими".

Обучающиеся приобретают навыки "искусственного" общения, что позволяет им потом быть более уверенными в реальном общении с живыми людьми

Рис. 1. Пример использования ИИ в компании йиоПпдо (изучение иностранных языков онлайн)

Проводится оценочный тест с целью выявления у студентов: уровня знаний, пробелов, особенностей стиля изложения, предпочтений контента

Информация обрабатывается, выявляются все индивидуальные особенности образовательной деятельности студента

Учебный материал и задания выстраиваются с учетом слабостей и предпочтений

Рис. 2. Пример использования ИИ в компании Thinkster (изучение математики онлайн)

Рис. 3. Пример использования ИИ в компании Alta by Knewton

графического исследования. Это не только применение отдельных технологий для решения частных дидактических задач. В статье опыт изучался в целях поиска оригинальных способов применения ИИ в образовании.

Спектр аспектов использования ИИ в высшем образовании гораздо шире.

Одним из новаторов в сфере разработки и применения ИИ можно считать НИИ ВШ и созданный в нем Центр искусственного ин-

теллекта (ЦИИ). Реализуемый в ЦИИ НИИ ВШ Проект "Искусственный интеллект в образовании включает три подпроекта, связанных с наиболее перспективными направлениями использования технологий ИИ в образовании - персонализированного адаптивного обучения, оценивания и педагогического дизайна" [7].

В Южно-Уральском государственном университете также реализуется ряд направлений, связанных с использованием технологий ИИ. Особое место как в ЮУрГУ, так и в других вузах занимает подготовка специалистов в области искусственного интеллекта для разных сфер экономики. Для этого многие вузы реализуют программы бакалавриата и магистратуры по тематике ИИ. Основным направлением в ЮУрГУ видятся разработки для тяжелой индустрии на основе технологий ИИ, осуществляются разработки методов искусственного интеллекта на основе квантовых технологий. Это не исключает развития ИИ для обеспечения нужд других сфер жизнедеятельности людей (медицина, спорт, журналистика и др.). Разработка и применение технологий ИИ коррелирует с ведущими направлениями развития ЮУрГУ. Технологии призваны облегчить не только образовательную и научную деятельность, но и повседневную жизнедеятельность преподавателей и студентов, например, введены биометрические пропускные системы [12].

Задачи подготовки кадров для работы в области ИИ побудили ведущие вузы запустить пул курсов дополнительного профессионального образования соответствующей тематики. Например, ТГУ при поддержке гранта Минобрнауки России разработал программу повышения квалификации преподавателей в сфере искусственного интеллекта (ИИ). "Программа повышения квалификации преподавателей по профилю ИИ разработана в рамках федерального проекта "Искусственный интеллект", реализуемого при поддержке национальной программы "Цифровая экономика" [3]. Программа "Технологии и методы искусственного интеллекта реализована в ЮУрГУ. Эта инициатива подхвачена преобладающим числом ведущих национальных исследовательских, федеральных и других университетов страны.

Изучение опыта вузов в разработке и использовании технологий ИИ позволило выявить главные аспекты деятельности вузов,

связанной с технологиями ИИ (их разработкой и применением). Направления внедрения ИИ:

* разработка и реализация программ по ИИ;

* научные разработки;

* разработки для других отраслей экономики;

* подготовка преподавателей к подготовке кадров в сфере ИИ;

* использование технологий управления образованием;

* использование технологий ИИ во вне-учебной, досуговой деятельности студентов;

* применение технологий ИИ для улучшения качества образования;

* использование технологий ИИ для повышения качества жизнедеятельности студентов.

Перечисленные аспекты, направления, взятые из нормативных источников и накопленного образовательными организациями опыта, и технологии, описанные в табл. 1, дают представление о том, как развиваются идеи и технологии ИИ в сфере образования.

Педагогические ориентиры

проектирования курса (модуля)

в области искусственного интеллекта

Поскольку в стране идет процесс цифровой трансформации экономики и необходимо обеспечить все ее сферы кадрами, владеющими компетенциями ИИ, особое место в деятельности вузов занимает подготовка специалистов в области искусственного интеллекта для разных сфер экономики. Цели такой подготовки связаны с компетенциями владения технологиями и методиками ИИ. С учетом особенностей предмета и взаимодействия естественного и искусственного интеллектов в образовании необходимы аксиологические ориентиры для реализации образовательного процесса. В качестве педагогических ориентиров рассмотрим обще- и частно-научные методологические основания педагогики и принципы образования.

Методологическими основаниями являются, на первый взгляд, противоречивые подходы. Прежде всего поскольку ИИ - это раздел информатики, то основанием его изучения является информационный подход. Его суть состоит в том, что в образовании происходит перемещение информации, а также образование сопровождается психическими процессами восприятия, освоения, передачи информации. Далее, несомненно, следует гуманисти-

ческий подход, поскольку образование всегда рассматривалось как явление, суть которого реализовывалась посредством учебно-педагогического взаимодействия. Использование искусственного интеллекта направлено на персонализацию образования, на более полное удовлетворение интересов обучающихся. Поэтому ключевыми остается вопрос о взаимоотношениях между людьми и о приоритете их интересов в образовании. Отсюда неизбежна опора на гуманистический подход. С. Джобс выразил свою приверженность идеям гуманизма фразой: "Я бы обменял все свои технологии на встречу с Сократом" [16]. В настоящее время, когда цифровая трансформация образования делает лишь первые шаги, использование технологий ИИ означает реализацию педагогической деятельности на высоком профессиональном уровне. Отсюда неизбежна опора на акмеологический подход. Человек в настоящее время находится в статусе homo sapience и также себя идентифицирует. Технологии в этом контексте представляют собой лишь вспомогательное средство, ИИ является помощником в решении стандартных задач или задач, содержащих большое количество данных, которые можно обработать. На настоящем этапе развитие ИИ не позволяет трактовать его в качестве потенциальной опасности или конкурента человека. Также в сегодняшнем мире пока являются абстрактными рассуждения в области трансгуманизма о возможности изменения сущности человека [4]. Status quo (недостаточно высокий уровень разработки нейронных сетей, невозможность их большей интеграции, функциональное назначение ИИ) детерминирует гуманистический характер ценностей в образовании и других сферах существования людей и окружающего мира, как естественного, так и искусственного. Опора на ценности и выбор специалистами мировоззренческих ориентиров свидетельствует в пользу аксиологического подхода.

Далее выберем и охарактеризуем принципы образования при подготовке специалистов в области ИИ. В образовании мы также опираемся на принципы обучения и воспитания. Конечно, в условиях использования технологий ИИ эти принципы также модифицируются. В то же время основные идеи вырабатываются и постулируются веками, они доказали свою состоятельность. В частности, они могут быть полезны и для образования с по-

мощью технологий ИИ. Принципы обусловлены актуальными закономерностями, которые проявляются в области образования. Осуществленный нами обзор классических принципов обращает внимание на следующие их особенности: они в большей степени ориентированы на детей и подростков, а не на юношескую группу и молодежь; они повторяют без конкретизации те принципы, которые были сформулированы десятилетия назад в условиях качественно иной реальности. Опираясь на выявленные М.А. Даниловым, Л.В. Занковым, Я.А. Каменским, И.Г. Песта-лоцци, В. А. Сухомлинским закономерности и принципы, учитывая их трансформацию в веках и сложившиеся в жизни и образовании современные тенденции, а также принципы образования взрослых, сделаем следующие выводы. К внешним закономерностям образования относятся:

* коэволюция образования и социальной сферы, образования и культурной сферы, образования и научной сферы; образования и производственно-экономической сферы;

* информационная и развивающая суть обучения;

* социокоммуникативный и деятельност-ный характер образования;

* зависимость результатов обучения от особенностей взаимодействия обучающегося с окружающим миром.

К внутренним закономерностям относятся:

* обусловленность образования целями;

* зависимость достижения целей образования от содержательных, процессуальных и управленческих свойств образования;

* субъектность всех участников образования.

В соответствии со структурой деятельности подразделим уточненные принципы на группы. Аксиологические принципы: принцип паритетной ценности человека, человечества, мышления, общества, природы, информации при воспитании специалиста;

принцип сохранения гуманистической сущности человека и человечества.

Принципы гуманизма и персонификации: принцип уважения к личности обучающегося, его целям, потребностям и интересам;

принцип сочетания группового и индивидуального образования;

принцип учета возрастных, культурных и индивидуальных особенностей человека в образовании;

принцип опоры на положительное в личности обучающегося.

Принципы субъектности: принципы сознательности, активности, самоуправления и самореализации обучающихся в образовании;

принцип направленности личности на непрерывное (само-) образование и саморазвитие;

принцип педагогического руководства и самостоятельной деятельности (постепенного увеличения доли самоуправления и самостоятельной деятельности).

Принципы процессуальной реализации образования:

принцип наглядности; принцип систематичности и последовательности;

принцип доступности и обучения на высоком уровне сложности;

принцип достижения прочности результата;

принцип связи образования с наукой и экономикой.

Практически все принципы в современной педагогике несут признаки двойственности и диалектичности. Табл. 2 раскрывает содержание каждого принципа и их диалектич-ность.

Проектирование и реализация образовательного процесса (рис. 4) происходит в соответствии со сформулированными принципами.

Охарактеризуем кратко специфику содержания, процесса и контроля результатов образования (будущих) специалистов в области ИИ, т. е. всех компонентов образовательного процесса, представленного ни рис. 4. С аксиологических позиций важно рассмотреть все четыре аспекта содержания образования: теоретический, практический, творческий

Таблица 2

Диалектичность принципов образования в условиях применения технологий искусственного интеллекта

Содержательная характеристика применения принципа в образовании с использованием ИИ Диалектичность принципа

Аксиологические принципы

В образовании ставится цель воспитания в стиле гуманизма, при котором человек и сохранение человечества является важнейшей ценностью; создание понимания, что вся созидательная деятельность человека происходит ради обеспечения человеку более высокого качества жизни Трудности воспитания кроются в противоречиях: между ценностью естественного человеческого и искусственного интеллекта; человеческим и машинным сопровождением образования

Принципы гуманизма и персонификации

Технологии ИИ направлены на то, чтобы персонифицировать процесс образования и помочь студенту выстроить индивидуальную траекторию в соответствии с персональными потребностями, возможностями, целями и интересами Образование протекает на фоне единства и борьбы противоположностей: межличностного и машинного (электронного) обучения; личных целей, интересов обучающихся и целей, интересов государства, общества, социальных групп; освоением персонально востребованных компетенций и компетенций, утвержденных в ФГОС и образовательных программах

Принципы субъектности

Технологии ИИ создают условия, в которых обучающийся постепенно обретает самостоятельность, не теряя уверенности в себе; дополнение субъектных функций при взаимодействии с электронным ресурсом происходит непроизвольно, по мере развития соответствующей компетентности Технологии ИИ могут способствовать развитию субъ-ектности и препятствовать ей в силу присущего ей противоречия между необходимостью принятия решений о продолжении образования обучающимися и заложенной функцией принятия решения о дальнейшей образовательной траектории в технологии ИИ. Технологии ИИ служат как средства ускорения развития и преумножения способностей человека (дополненный интеллект), дополненный интеллект представляет на современном этапе диалектическое единство естественного и искусственного интеллекта при ведущей роли человеческого мышления

Окончание табл. 2

Содержательная характеристика применения принципа в образовании с использованием ИИ Диалектичность принципа

Принципы процессуальной реализации образования

Выбираемые технологии ИИ должны быть адекватны цели образования (универсальным - в области ИИ и профессиональным). Уровень сложности учебного материала должен стимулировать развитие обучающихся, но не быть препятствием в образовании. содержание учебного материала должно быть не только развивающим, но и должно ложиться в основу дальнейшего образования обучающихся Процессуальные реализации образования скрывают противоречия: между доступностью и высокой сложностью учебного материала; развивающим и репродуктивным характером материала; свободным (не всегда обоснованным) выбором материала и последовательностью и систематичностью при его прохождении

Конативные принципы

Технологии ИИ могут использоваться в образовании, как и в других областях. Технологии ИИ используются в двух аспектах: а) с целью ознакомления студентов с явлением и технологиями ИИ в целом; б) для приобретения опыта использования технологий, которые в дальнейшем студент будет применять в профессиональной деятельности, в частности, и научной. Целесообразно применять квазипрофессиональные методы и формы обучения либо вовлекать студентов в реальные процессы профессиональной деятельности (в период прохождения производственной практики, научной деятельности, проектной деятельности). Технологии ИИ следует применять в соответствии с современными научными данными о них Основное противоречие, которое может препятствовать подготовке к реальному процессу профессиональной деятельности, - это противоречие между компетенциями, которыми следует овладеть, и компетенциями, которые иногда складываются при выполнении реальных работ (манипуляции с реальными механизмами vs манипуляции с гаджетами)

и эмоционально-аксиологический - которые рассматривали классики педагогики В. В. Кра-евский, И.Я. Лернер, М.Н. Скаткин. Теоретический аспект содержит вопрос о ИИ, его технологиях, технической и программной составляющих. Практический аспект содержания образования для студентов, осваивающих технологии ИИ, представляет собой прежде всего совокупность так называемых hard skills, т. е. навыков создания и пользования технологиями ИИ. Эти аспекты очевидно и обычно не игнорируются преподавателями при изучении специальных дисциплин. Следующий аспект - творческий - предполагает ознакомление студентов с поисковыми, творческими, исследовательскими процессами в области ИИ. Имеется в виду изучение методов исследования, опыта исследователей в данной области и приобретения собственного опыта в указанных областях, связанных с ИИ. Наличие данных аспектов в содержании образования обусловливает диалектический синтез личного мировоззрения, индивидуальной картины мира и системы ценностей, которые обусловливают мышление и поведение чело- века. Особую роль в освоении технологий ИИ играет эмоционально-аксиологическая составляющая содержания образования. Она является квинтэссенцией представлений и отношений людей к ИИ. В данном аспекте содержания образования могут сочетаться: опыт и взгляды людей (педагогов, известных личностей, представителей разных подходов к вопросам ИИ), стоящих на разных мировоззренческих позициях, личный опыт обучающихся. При подготовке специалистов в области ИИ в образовательном процессе и при контроле результатов образования следует использовать те методы и средства ИИ, которые а) будут применяться в профессиональной деятельности будущих специалистов; б) общезначимы и могут использоваться не только в профессиональной деятельности, но и в обыденной жизни (например, чат-боты). Образовательный процесс так же, как и при прохождении образовательной программы по другим направлениям, может использовать средства ИИ в образовании, приведенные в табл. 1.

78 Bulletin of the South Ural State University. Ser. Education. Educational Sciences. 2022, vol. 14, no. 3, pp. 69-82

Цель: освоение студентами компетенций специалиста в области ИИ (согласно стандартам)

Содержание (теоретический, практический, творческий и эмоционально-аксиологический аспекты): информация об ИИ

Методы и организационные формы: ознакомления со средствами на основе ИИ, которые будут использоваться в профессиональной деятельности, применение их при решении квазипрофессиональных задач в образовании

Контроль и оценка: оценка качества освоения студентами компетенций ИИ (см. цель)

Рис. 4. Схематичная характеристика образовательного процесса

Заключение

Таким образом, практика применения технологий ИИ в образовании сегодня достаточно ограничена, а их применение точечно и несистемно. Для оценки современного уровня применения ИИ приведем высказывание Т. Бейтса, специалиста в области 1Т и ИИ-технологий: "Многие приложения выглядят неуклюжими и очень похожими на самые ранние этапы новой технологии, и их лучше избегать. Они в основном являются системами поддержки; приложения, подобные этим, не будут революционизировать образование, хотя в долгосрочной перспективе они могут сделать его немного более эффективным" [19].

Остановимся более подробно на выводах, вытекающих из результатов поставленных нами задач исследования.

В настоящее время отсутствует целостная система нормативных документов, регламентирующих использование ИИ в сфере образования; имеют место лишь те ориентиры, которые содержатся в документах федерального уровня общего характера.

В практике мирового образования накоплен и опубликован (на сайтах, в научных статьях и монографиях) опыт применения ИИ в сфере образования. Применяются технологии и практики: технологии языкового распознавания, обработки и генерации естественного языка, технологии персонализации обучения, адаптивного обучения, виртуальные помощники, прокторинг, технологии интервального (промежуточного) обучения, авто-

матическая оценка, смарт-кампус, геймифи-кация, чат-боты и др.

ИИ используется в образовательном менеджменте и для повышения качества всех компонентов образовательного процесса (содержание образования, учебно-педагогическое взаимодействие, контроль и аналитика). В организациях высшего образования реализуется широкий спектр аспектов использования ИИ: разработка и реализация программ по ИИ; научные разработки; разработки для других отраслей экономики; подготовка преподавателей к подготовке кадров в сфере ИИ; использование технологий управления образованием; использование технологий ИИ во внеучебной, досуговой деятельности студентов; применение технологий ИИ для улучшения качества образования; использование технологий ИИ для повышения качества жизнедеятельности студентов.

Научно-педагогические ориентиры использования технологий ИИ в образовании базируются на совокупности информационного, гуманистического, акмеологического, аксиологического подходов в сфере образования и представлены группами принципов (аксиологические, гуманизма и персонификации, субъектности, процессуальной реализации образования), которые носят диалектический характер, несут в себе противоречия и служат предпосылками исследования этических и аксиологических аспектов применения ИИ в сфере образования, что является предметом отдельного исследования.

Список литературы

1. 5 технологий искусственного интеллекта, которые изменят бизнес в ближайшем будущем. - https://www.cnews.ru/articles/2019-11-12_chto_ozhidat_ot_razvitiyajehnologij (дата обращения: 03.07.2022).

2. Амиров, Р.А. Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего образования /Р.А. Амиров, У.М. Билалова // Управленческое консультирование. - 2020. -№ 3. - С. 80-88. DOI: 10.22394/1726-1139-2020-3-80-88

3. В Томском государственном университете преподавателей вузов обучают подготовке кадров в сфере искусственного интеллекта. - https://www.minobrnauki.gov.ru/press-center/news/ novosti-podvedomstvennykh-uchrezhdeniy/50637/(дата обращения: 22.07.2022).

4. Гречкина, Е.Н. Трансгуманизм - мировоззрение XXI века или цивилизационная угроза человечеству /Е.Н. Гречкина //Гуманитар., соц.-эконом. и обществ. науки. - 2015. - № 8. - С. 34-37.

5. Еще один взгляд на искусственный интеллект в высшем образовании. - https://tredia.ru/ view/45?fullview=true (дата обращения: 24.07.2022).

6. Искусственный интеллект. - http://www.consultant.ru/law/podborki/iskusstvennyj_intellekt/ (дата обращения: 03.07.2022).

7. Искусственный интеллект в образовании. - https://cs.hse.ru/aicenter/education (дата обращения: 23.07.2022).

8. Колесникова, С.Г. Информационные технологии в образовательном процессе вуза и школы / С.Г. Колесникова // Материалы XIV Всероссийской научно-практической конференции / редколлегия: В.В. Малев (науч. ред.), А.А. Малева (отв. ред.), М.В. Дюжакова, С.О. Башарина. -Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. пед. ун-та. - 2020. - С. 154-158. DOI: 10.24833/0869-00492003-4-284-285

9. Попов, О.Р. Проблемы вузовского образования в эпоху цифровизации: человек и искусственный интеллект / О.Р. Попов, А.А. Горбачева // Интеллектуал. ресурсы - региональному развитию. - 2019. - Т. 5. - № 2. - С. 98-109.

10. Пырнова, О.А. Технологии искусственного интеллекта в образовании / О.А. Пырнова, Р. С. Зарипова // Russian Journal of Education and Psychology. - 2019. - Vol. 10, Ыо. 3. - P. 41-44.

11. Славянов, А.С. Технологии искусственного интеллекта в образовании как фактор повышения качества человеческого капитала / А.С. Славянов, С.С. Фешина // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2019. - № 7. - С. 156-159. DOI: 10.17308/meps.2022.2/2773

12. Суперкомпьютинг и искусственный интеллект - прорывной альянс: ЮУрГУ реализует уникальные проекты. - https://www.susu.ru/ru/news/2021/10/01/superkompyuting-i-iskusstvennyy-intellekt-proryvnoy-alyans-realizuet-unikalnye (дата обращения: 22.07.2022).

13. Технологии искусственного интеллекта: что умеют, где используются. - https://gb.ru/ blog/tekhnologii-iskusstvennogo-intellekta/(дата обращения: 24.07.2022).

14. Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 "О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации" (вместе с "Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года"). - http://www.consultant.ru/law/podborki/iskusstvennyj_intellekt/ (дата обращения: 03.07.2022). DOI: 10.54449/37941 2021 2-3 117

15. Федеральный закон от 24.04.2020 № 123-ФЗ "О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона "О персональных данных". - http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_351127/#dst0 (дата обращения: 23.07.2022).

16. Цитаты о технологии. - https://ru.citaty.net/temy/tekhnologii/ (дата обращения: 03.07.2022).

17. Что такое чат-бот: определение и руководство. - https://sendpulse.com/ru/support/ glossary/chatbot (дата обращения: 04.07.2022).

18. 4 Examples of AI Being Used in E-Learning. - https://www.learndash.com/4-examples-of-ai-being-used-in-e-learning/ (дата обращения: 03.07.2022).

19. Another perspective on AI in higher education. - https://www.tonybates.ca/2018/12/02/another-perspective-on-ai-in-higher-education/ (дата обращения: 04.07.2022).

References

1. 5 tehnologiy iskusstvennogo intellecta, kotorie izmenyat biznes v blizaishem budushem [5 Artificial Intelligence Technologies that will Change Business in the near Future]. Available at: https://www. cnews.ru/articles/2019-11-12_chto_ozhidat_ot_razvitiya_tehnologij (accessed: 03.07.2022).

2. Amirov RA., Bilalova Y.M. [Prospects for the Introduction of Artificial Intelligence Technologies in the Field of Higher Education]. Administrative Consulting, 2020, no. 3, pp. 80-88. DOI: 10.22394/1726-1139-2020-3-80-88

3. V Tomskom gosudarstvennom universitete prepodavateley vuzov obuchayutpodgotovke kadrov v sfere iskusstvennogo intellekta [Tomsk State University trains university professors to train personnel in the field of artificial intelligence]. Available at: https://www.minobrnauki.gov.ru/press-center/news/ novosti-podvedomstvennykh-uchrezhdeniy/50637/ (accessed: 22.07.2022).

4. Grechkina E.N. [Transhumanism - the worldview of the 21st century or a civilizational threat to humanity]. Humanities, socio-economic and social sciences, 2015, no. 8, pp. 34-37.

5. Eshe odin vzglyad na iskusstvenniy intellect v visshem obrazovanii [Another Look at Artificial Intelligence in Higher Education]. Available at: https://tredia.ru/view/45?fullview=true (accessed: 24.07.2022).

6. Iskusstvenniy intellect [Artificial intelligence]. Available at: http://www.consultant.ru/law/ podborki/iskusstvennyj_intellekt/ (accessed: 03.07.2022).

7. Iskusstvenniy intellect v obrazovanii [Artificial intelligence in education]. Available at: https:// cs.hse.ru/aicenter/education (accessed: 23.07.2022).

8. Kolesnikova S.G. [Information Technologies in the Educational Process of the University and School]. Materialy ХIV Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Materials of the XIV All-Russian Scientific and Practical Conference]. Voronezh, Publishing House of the Voronezh State Pedagogical University, 2020, pp. 154-158. DOI: 10.24833/0869-0049-2003-4-284-285

9. Popov O.R., Gorbachova A.A. [Problems of Higher Education in the era of Digitalization: Man and Artificial Intelligence]. Intellectual'nie resursi - regional'nomu razvitiyu [Intellectual Resources for Regional Development], 2019, vol. 5, no. 2, pp. 98-109.

10. Pirnova O.A., Zaripova R.S. [Artificial Intelligence Technologies in Education]. Russian Journal of Education and Psychology, 2019, vol. 10, m. 3, pp. 41-44.

11. Slavyanov A.S., Feshina S.S. [Artificial Intelligence Technologies in Education as a Factor in Improving the Quality of Human Capital]. Economy and Business: Theory and Practice, 2019, no. 7, pp. 156-159. DOI: 10.17308/meps.2022.2/2773

12. Superkomp'yutering i iskusstvenniy intellect - prorivnoy al'yans [Supercomputing and Artificial Intelligence: a Breakthrough Alliance: SUSU Implements Unique Projects]. Available at: https://www. susu.ru/ru/news/2021/10/01/superkompyuting-i-iskusstvennyy-intellekt-proryvnoy-alyans-realizuet-unikalnye (accessed 22.07.2022).

13. Tehnologii iskusstvennogo intellecta: chto umeyut, gde ispol'zuyutsya [Artificial Intelligence Technologies: What They can do, Where They are Used]. Available at: https://gb.ru/blog/tekhnologii-iskusstvennogo-intellekta/ (accessed 24.07.2022).

14. Ukaz Prezidenta ot 10.10.2019 No. 490 "O razvitii iskusstvennogo intellekta v Rossiyskoy Fede-rachii" (vmeste s "Natchional'noy strategiey razvitiya iskusstvennogo intellekta na period do 2030 goda") [Decree of the President of the Russian Federation of October 10, 2019 No. 490 "On the development of artificial intelligence in the Russian Federation" (together with the "National Strategy for the Development of Artificial Intelligence for the Period up to 2030")]. Available at: http://www.consultant.ru/law/ podborki/iskusstvennyj_intellekt/ (accessed: 03.07.2022). DOI: 10.54449/37941_2021_2-3_117

15. Federal'niy zakon ot 24.04.2020 No. 123-FZ "O provedenii eksperimenta po ustanovleniyu spetsial'nogo regulirovaniya v chelyah sozdaniya usloviy dlya razrabotki i vnedreniya technologiy iskusstvennogo intellekta v sub'ekte Rossiyskoy Federatsii - gorode federal'nogo znacheniya Moskve i vnesenii izmeneniy v stst'I 6 I 10 Federal'nogo Zakona "O personal'nih dannih" [Federal Law No. 123-FZ of April 24, 2020 "On Conducting an Experiment to Establish Special Regulation in Order to Create Conditions for the Development and Implementation of Artificial Intelligence Technologies in the Subject of the Russian Federation - the City of Federal Significance Moscow and Amending Articles 6 and 10 Federal Law "On Personal Data"]. Available at: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_351127/#dst0 (accessed: 23.07.2022).

16. Tsitati o tehnologii [Technology Quotes]. Available at: https://ru.citaty.net/temy/tekhnologii/ (accessed 03.07.2022).

17. Chto takoe chat-bot: opredelenie i rukovodstvo [What is a Chatbot: Definition and Guidance. Available at: https://sendpulse.com/ru/support/glossary/chatbot (accessed 04.07.2022).

18. 4 Examples of AI Being Used in E-Learning. Available at: https://www.learndash.com/ 4-examples-of-ai-being-used-in-e-learning/ (accessed 03.07.2022).

19. Another Perspective on AI in Higher Education. Available at: https://www.tonybates.ca/2018/ 12/02/another-perspective-on-ai-in-higher-education/ (accessed: 04.07.2022).

Информация об авторе

Котлярова Ирина Олеговна, доктор педагогических наук, профессор; профессор кафедры безопасности жизнедеятельности, Южно-Уральский государственный университет, Челябинск, Россия.

Information about the author

Irina O. Kotlyarova, Doctor of Education, Professor, South Ural State University, Chelyabinsk, Russia.

Статья поступила в редакцию 08.07.2022

The article was submitted 08.07.2022

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
научная статья бесплатно на тему технологии искусственного интеллекта в образовании текст научной работы по наукам об образовании из научного журнала вестник южно-уральского государственного университета. серия: образование. педагогические науки. искусственный интеллект

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
сфера образования

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
нормативно-правовые основы

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
методологические подходы

# data[].attributes.attachment_link.title
ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАНИИ

# data[].attributes.attachment_link.description
В профессиональном образовании, выполняющем основную функцию - подготовки кадров для экономики, актуализировалась проблема реализации технологий искусственного интеллекта (ИИ). Это обусловлено набирающим силы внедрением данных технологий в разные области экономики и потребностью в кадрах, владеющих компетенциями создания и использования ИИ. В российской и зарубежной науке в теоретическом ключе достаточно подробно изучены вопросы использования ИИ в разных сферах жизнедеятельности людей.

# data[].attributes.headline
Инвестирование в Ai

# data[].attributes.subject
Инвестирование в Ai

# data[].attributes.body
Некоторые страны, такие как Китай, активно инвестируют в исследования и разработки в области AI для образования.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Американские инвесторы в последние годы вложили $40,2 млрд в китайские компании, занимающиеся разработкой технологий искусственного интеллекта (ИИ), сообщило агентство Reuters со ссылкой на Центр безопасности и новых технологий (CSET) Джорджтаунского университета. По его данным, за период с 2015 по 2021 г. (т. е. и в разгар торговой войны, начатой президентом Дональдом Трампом в 2018 г.) инвестиции из США составили 37% от общего объема вложений в сектор китайских технологий ИИ.

Всего речь идет о 167 американских инвесторах, которые за упомянутый период времени приняли участие в 401 сделке. По числу сделок лидером среди американских инвесторов оказался венчурный фонд GGV Capital, который обеспечил 43 контракта. Подразделения компаний Intel и Qualcomm заключили 11 и 13 сделок соответственно.

Отмечается, что документ CSET появился на фоне возрастающего внимания в США к инвестициям в ИИ, квантовые вычисления и полупроводники. Как сообщало еще 3 сентября 2022 г. агентство Bloomberg, Белый дом намерен отдельным указом позволить американскому правительству напрямую блокировать инвестиции в технологический сектор Китая. Администрация Джо Байдена также обсуждает с конгрессом законопроект, который потребует от компаний заранее раскрывать информацию о возможных инвестициях в отдельные отрасли китайской экономики. Одной из целей ограничений ставится сдерживание развития военных технологий КНР.

При этом часть инвесторов США сотрудничали и с китайскими компаниями, которые подпали под американские санкции. Например, фонд GSR Ventures инвестировал в одну из компаний по ИИ вместе с китайской фирмой по распознаванию речи iFlyTek уже после того, как она была добавлена ​​в черный список минторга США за нарушение прав человека в Синьцзяне. Silicon Valley Bank и группа Wanxiang American Healthcare инвестировали свои средства вместе с китайской SenseTime, которая затем попала в тот же черный список минторга из-за аналогичных обвинений.

В сумму $40,2 млрд входят не только прямые средства, но и оплата труда американских специалистов, которые работали в КНР вместе с китайцами, говорит директор Института стран Азии и Африки МГУ Алексей Маслов. Возможный запрет на инвестиции в Китай нанесет удар и по американским разработкам, так как у компаний из США много совместных проектов с организациями из КНР. Но при этом эксперт признает, что такой сценарий несколько затормозит развитие Китая в сфере ИИ. Но если США уйдут с этого рынка, то их место почти наверняка займут Южная Корея, Сингапур, Индия и даже Россия, в таком случае у китайцев во многом пропадет стимул подстраиваться под правила американцев, считает Маслов.

В большинстве сфер жизни, где есть место технологиям, работает ИИ, он стал сквозной технологией, рассуждает директор "Акселератора ФРИИ" Дмитрий Калаев. "Он встроен в финансовые и рекламные сервисы, в мобильные приложения, сервисы доставки, логистики, используется в сельском хозяйстве, транспорте, медицине, роботах, безопасности. Искусственный интеллект стал базой, без которой ничего не работает", - объясняет он.

США против алюминия из КНР

США начали запрещать в своих портах импорт алюминиевых изделий из Китая, которые якобы могли быть изготовлены с помощью принудительного труда уйгуров, сообщает Bloomberg. Погранично-таможенная служба США начала выдавать "уведомления о задержании" изделий из алюминия, которые используются в автомобильной индустрии, сообщила на своем сайте одна из крупнейших в мире судоходных компаний - AP Moller-Maersk A/S.

Интерес к ИИ растет и со стороны российских инвесторов. Одна из самых известных инвестиций бизнесмена родом из России в ИИ была сделана в 2016 г., когда миллиардер Юрий Мильнер инвестировал в китайскую компанию Horizon Robotics. Компания разрабатывает платформу искусственного интеллекта на основе нейронной сети, которая включает в себя программное обеспечение и микросхемы, позволяющие добиться взаимодействия человека с компьютером, способности компьютера воспринимать окружающую среду. В ИИ инвестировал и основатель ABBYY Давид Ян. В 2017 г. он запустил алгоритм Yva.ai. Сначала он был нужен для планирования задач на основе содержания электронных писем. Со временем сервис превратился в систему для анализа поведения сотрудников. С помощью сервиса можно понять, когда сотрудник выгорит, захочет уволиться или будет готов к повышению, насколько он вовлечен в работу и продуктивен. Суммы сделок в обоих случаях не раскрывались.

ФРИИ инвестировал в проекты с ИИ еще в 2014 г., напомнил Калаев: в компанию VisionLabs, занимающуюся технологиями распознавания лиц. "Уже через два года компания выросла в разы, и мы продали свою долю. Компания продолжает активно развиваться и является одной из крупнейших в России в своем направлении", - говорит он.

В каждом четвертом стартапе, который приходит к нам в фонд или акселератор, есть ИИ, говорит Калаев. "Все инвесторы, которые вкладываются в IT, одновременно точно инвестируют и в искусственный интеллект. ИИ сейчас - это не отдельная ниша. ИИ не делает стартап перспективным априори, как не делает этого блокчейн или любая другая технология. Инвесторы смотрят не на технологию искусственного интеллекта, а на продукт, клиентов и рынок стартапа в целом", - добавляет директор "Акселератора ФРИИ".

Однако основное препятствие для развития ИИ-технологий как в России, так и в мире - это дефицит компьютерного железа и чипов, который мы наблюдаем с 2021 г. по всему миру, отмечает Калаев. В России эта тенденция усиливается санкциями, уточняет он. "Для прикладных задач нам хватает, но в построении больших инфраструктурных решений могут быть проблемы. Но технология очень востребована, а значит, рынок будет находить решения", - знает эксперт.

# data[].attributes.attachment_link.title
Инвесторы из США вложили в китайский искусственный интеллект $40 млрд

# data[].attributes.attachment_link.description
Но скоро власти США могут запретить такие инвестиции

# data[].attributes.headline
Повышение качества обучения с помощью AI

# data[].attributes.subject
Повышение качества обучения с помощью AI

# data[].attributes.body
Многие образовательные учреждения, такие как университеты и школы, уже используют AI для улучшения качества обучения и повышения эффективности своих систем.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Робот Кубби -Бизнес, Нейросети

# data[].attributes.attachment_link.title
AI и образование: как применять технологии искусственного интеллекта для повышения качества обучения — Робот Кубби -Бизнес, Нейросети на vc.ru

# data[].attributes.attachment_link.description
Привет, дорогой читатель! Сегодня я хочу поговорить о том, как искусственный интеллект может помочь в образовании и повысить качество обучения. AI-технологии могут существенно улучшить процесс обучения и сделать его более доступным и интересным абсолютно для всех.

# data[].attributes.headline
Как Ai будет участвовать в образовании в будущем

# data[].attributes.subject
Как Ai будет участвовать в образовании в будущем

# data[].attributes.body
Некоторые эксперты считают, что AI может стать ключевым фактором в изменении образования в будущем, позволяя учителям уделять больше внимания индивидуальным потребностям учащихся.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Одним из ключевых преимуществ AI в образовании является адаптивное обучение. Это индивидуализированный подход, который позволяет студентам учиться в своем собственном темпе, а система автоматически адаптируется к их потребностям и уровню знаний. Примером адаптивной системы обучения является DreamBox ( https://www.dreambox.com/), математическая платформа, которая адаптирует учебный материал в реальном времени в зависимости от потребностей каждого ученика.

2. Интеллектуальные рекомендательные системы

AI также используется для разработки интеллектуальных рекомендательных систем, которые могут предложить студентам подходящие учебные материалы, основанные на их интересах и предыдущих знаниях. Например, Knewton ( https://www.knewton.com/) предлагает систему, которая анализирует историю обучения студента и предлагает индивидуализированные рекомендации для улучшения учебного процесса.

3. Использование AI в оценке и обратной связи

AI может быть использован для автоматической оценки студенческих работ и предоставления обратной связи. Системы, такие как Turnitin ( https://www.turnitin.com/), используют AI для анализа работ студентов на наличие плагиата, предлагая преподавателям быстрый и точный способ проверки. Кроме того, AI может быть использован для оценки открытых ответов и эссе, что может облегчить работу преподавателей и ускорить процесс оценки.

4. Виртуальные помощники и чат-боты

Виртуальные помощники и чат-боты на базе AI могут помочь студентам в учебе, отвечая на их вопросы и предоставляя поддержку в режиме реального времени. Такие технологии могут существенно улучшить учебный процесс, обеспечивая непрерывную поддержку студентам и снижая нагрузку на преподавателей. Примером такого инструмента является технология Piazza ( https://piazza.com/), платформа для обучения и сотрудничества, которая предоставляет AI-дополненные чат-боты для студентов и преподавателей.

5. Развитие навыков 21-го века

AI также помогает в развитии навыков 21-го века, таких как критическое мышление, решение проблем и коммуникация. Программы, такие как Quillionz ( https://www.quillionz.com/), используют AI для создания контента, направленного на развитие этих навыков, помогая студентам быть лучше подготовленными к будущей карьере в условиях быстро меняющегося мира.

6. Прогнозирование успеха студентов и раннее выявление проблем

AI может быть использован для прогнозирования успеха студентов, что позволяет преподавателям и учебным заведениям предпринимать своевременные действия для поддержки студентов, которые могут столкнуться с трудностями. Например, система BrightBytes ( https://www.brightbytes.net/) использует AI для анализа данных о студентах и предсказания их успеха, что позволяет преподавателям и администраторам принимать обоснованные решения о том, как лучше поддержать своих учеников.

7. Онлайн-образование и MOOC

AI играет важную роль в развитии онлайн-образования и массовых открытых онлайн-курсов (MOOC). Платформы, такие как Coursera ( https://www.coursera.org/) и edX ( https://www.edx.org/), предлагают студентам доступ к курсам и программам от ведущих университетов и организаций со всего мира. AI помогает обеспечить индивидуализированный подход к обучению и поддержку студентов на этих платформах.

8. Игровые технологии и AI

Игровые технологии и AI совмещаются для создания интерактивных и занимательных обучающих сред, которые мотивируют студентов учиться и развивать свои навыки. Примером такого подхода является Brainly ( https://brainly.com/), платформа, которая использует игровые элементы и AI для обучения школьников различным предметам.

9. AI в профессиональном развитии

AI также играет роль в профессиональном развитии, помогая преподавателям и работникам других отраслей обновлять свои навыки и знания в соответствии с изменяющимися требованиями рынка труда. LinkedIn Learning ( https://www.linkedin.com/learning/), например, использует AI для предоставления персонализированных рекомендаций по курсам, которые помогут пользователям развивать свою карьеру и повышать свою профессиональную ценность.

"Искусственный интеллект в образовании - это мост между индивидуальностью каждого студента и миром бесконечных возможностей, который открывает двери для персонализированного и эффективного обучения в будущем."

А кстати, если вы хотите углубить свои знания в области искусственного интеллекта, машинного обучения и других современных технологий, рекомендую вам обратить внимание на платформу SkillFactory. Они предлагают множество онлайн-курсов и программ для обучения самым актуальным навыкам в сфере IT и программирования.

Пользуйтесь моей реферальной ссылкой https://go.redav.online/aea6f9c34e83fec0?erid=LdtCKLMRH для регистрации на SkillFactory, и вы сможете получить скидку 50% на обучающие материалы и специализированные курсы от профессионалов в этой области. Если предпочитаете использовать QR-код, просто отсканируйте код камерой своего телефона на картинке ниже, чтобы перейти на сайт и зарегистрироваться. Удачи вам в освоении новых знаний и развитии своих профессиональных навыков!

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Алексей Остапенко

# data[].attributes.attachment_link.title
Образование будущего: влияние AI на учебные процессы и возможности - Карьера на vc.ru

# data[].attributes.attachment_link.description
Одним из ключевых преимуществ AI в образовании является адаптивное обучение. Это индивидуализированный подход, который позволяет студентам учиться в своем собственном темпе, а система автоматически адаптируется к их потребностям и уровню знаний. Примером адаптивной системы обучения является DreamBox (https://www.dreambox.com/), математическая...

# data[].attributes.headline
Опасения связанные с Ai

# data[].attributes.subject
Опасения связанные с Ai

# data[].attributes.body
Однако, использование AI в образовании также вызывает некоторые опасения, такие как потенциальная угроза конфиденциальности данных учащихся и этические вопросы, связанные с использованием AI для оценки учащихся.

# data[].attributes.attachment_link.title
Плюсы и опасности развития искусственного интеллекта - cybertatarin на DTF

# data[].attributes.attachment_link.description
В общем, опасности искусственного интеллекта состоят в том, что он может процветать в непредсказуемый и нежелательный способ, приводя к многочисленным негативным последствиям. Однако, эти риски могут быть снижены с помощью безопасного и грамотного развития и принятия правил и законов, которые будут служить организационной и технической основой для контроля над развитием искусственного интеллекта.

# data[].attributes.headline
За Ai будущее

# data[].attributes.subject
За Ai будущее

# data[].attributes.body
В будущем ожидается, что AI будет играть еще большую роль в образовании, и его применение будет только расширяться, что может привести к значительным изменениям в том, как мы обучаемся и преподаем.