אצל ג'וזף קוווולס הכל התחיל ממשחקי וידאו.
זה גרם לו "להתעסק בתוכנית AI", ובסופו של דבר הוביל לתואר שלישי בהנדסת חשמל ומחשבים מאוניברסיטת ממפיס. זמן קצר לאחר מכן הוא הקים חברה משלו, שנקראה RenderMatrix, שהתמקדה בשימוש ב- AI כדי לעזור לאנשים לקבל החלטות.
חלק גדול מעבודותיה של החברה היו עם משרד ההגנה, במיוחד במהלך המלחמות בעירק ובאפגניסטן, כאשר הצבא היה בחוד החנית בשימוש בחיישנים וראה כיצד AI יכול לשמש כדי לסייע לאמן חיילים לתפקד בעוינים., סביבה לא מוכרת.
קוואלס משמש כיום כפרופסור וחוקר קליני באוניברסיטה להנדסה באוניברסיטת איידהו, והוא לא איבד אף אחד מהקסמים שלו מהפוטנציאל של AI לשנות היבטים רבים בחיים המודרניים. בעוד שהצבא היה הקצה המוביל ביישום AI - שם מכונות לומדות על ידי זיהוי דפוסים, סיווג נתונים והתאמה לטעויות שהם מבצעים - עולם החברות דוחף כעת קשה להתעדכן. הטכנולוגיה עשתה פחות פריצות דרך בחינוך, אך קוולס מאמין שזה רק עניין של זמן עד שה- AI יהפוך לחלק גדול מאופן בו ילדים לומדים.
לעתים קרובות זה נתפס כמרכיב מרכזי במושג החינוך המותאם אישית, בו כל תלמיד עוקב אחר תכנית לימודים מיני ייחודית המבוססת על תחומי העניין ויכולותיו הספציפיות. AI, כך חושבת, יכול לא רק לעזור לילדים לאפס באזורים שבהם הם ככל הנראה יצליחו, אלא גם, על סמך נתונים של אלפי תלמידים אחרים, יסייעו למורים לעצב את הדרך היעילה ביותר עבור תלמידים בודדים ללמוד.
Smithsonian.com שוחח לאחרונה עם Qualls על האופן בו AI יכול להשפיע בצורה עמוקה על חינוך, וגם על כמה מהאתגרים הגדולים שעומדים בפניהם.
אז איך אתה רואה אינטליגנציה מלאכותית שמשפיעה על איך ילדים לומדים?
אנשים כבר שמעו על רפואה בהתאמה אישית. זה מונע על ידי AI. ובכן, אותו סוג של דברים יקרה בחינוך המותאם אישית. אני לא חושב שתראה את זה באותה מידה ברמה האוניברסיטאית. אבל האם אני רואה אנשים שמתחילים לקיים אינטראקציה עם AI כשהם צעירים מאוד. זה יכול להיות בצורה של דובי שמתחיל לבנות פרופיל שלך, והפרופיל הזה יכול לעזור להנחות את הדרך בה אתה לומד לאורך כל חייך. מהפרופיל, ה- AI יכול לעזור לבנות חוויה חינוכית טובה יותר. זה באמת המקום בו אני חושב שזה הולך לעבור 10 עד 20 השנים הבאות.
יש לך בת צעירה מאוד. איך היית חוזה לחזית האנרגיה המשפיעית על השכלתה?
זה מעניין מכיוון שאנשים חושבים עליהם כשני תחומים שונים לחלוטין, אך AI ופסיכולוגיה קשורים זה בזה באופן טבעי. במקום בו ה- AI נכנס הוא שהוא יתחיל לנתח את הפסיכולוגיה של בני האדם. ואני אזרוק כאן מפתח ברגים. הפסיכולוגיה מתחילה גם לנתח את הפסיכולוגיה של AI. לרוב הפרויקטים עליהם אני עובד עכשיו יש צוות פסיכולוגיה מלא בראש והם שואלים שאלות כמו 'מדוע ה- AI קיבל את ההחלטה הזו?'
אבל לחזור לבת שלי. מה ש- AI יתחיל לעשות הוא לנסות להבין את פרופיל הפסיכולוגיה שלה. זה לא סטטי; זה ישתנה עם הזמן. אך כפי שהיא רואה כיצד היא הולכת להשתנות, ה- AI יכול היה לחזות על סמך נתונים של הבת שלי, אך גם מכ -10, 000 בנות אחרות באותו גילה, עם אותו רקע. וזה מתחיל להסתכל על דברים כמו "האם אתה באמת אמן או שאתה נוטה יותר מבחינה מתמטית?"
זו יכולה להיות מערכת מורכבת מאוד. זה באמת אינטליגנציה מלאכותית מהשמיים. זה באמת לנסות להבין מי אתה כיחיד ואיך אתה משתנה עם הזמן.
יותר ויותר מערכות מבוססות AI יהפכו לזמינות במהלך השנים הבאות, ותעניקו לבת שלי גישה מהירה יותר לחינוך מעולה בהרבה מכל שהיה לנו. הבת שלי תיחשף לרעיונות מהר יותר, ובקצב האישי שלה, תמיד תעסיק אותה ותאפשר לה להשפיע בעקיפין על השכלתה שלה.
אילו דאגות עשויות להיות לך לגבי השימוש ב- AI להתאמה אישית של חינוך ?
הנושא הגדול ביותר שעומד בפני אינטליגנציה מלאכותית כרגע הוא שאלת 'מדוע ה- AI קיבל החלטה?' AI יכול לטעות. זה יכול לפספס את התמונה הגדולה יותר. מבחינת סטודנט, AI עשוי להחליט שלתלמיד אין יכולת מתמטית ולעולם לא יחשוף את התלמיד למושגי מתמטיקה גבוהים יותר. זה יכול לחסל אותם באיזור שבו הם אולי לא יצטיינו. מעניין שמדובר בבעיה מאסיבית בחינוך המסורתי. סטודנטים נותרים מאחור או אינם מרוצים מהתוצאה לאחר האוניברסיטה. משהו אבד.
חינוך בהתאמה אישית ידרוש תחומים רבים ושונים העובדים יחד כדי לפתור סוגיות רבות כמו זו שלמעלה. הבעיה שיש לנו כעת במחקר ובאקדמיה היא היעדר המחקר השיתופי הנוגע ל- AI מתחומים רבים - מדע, הנדסה, רפואה, אמנויות. AI חזק באמת ידרוש את כל התחומים העובדים יחד.
אז AI יכול לטעות?
זה יכול להיות לא נכון. אנו יודעים שבני אדם עושים טעויות. אנחנו לא רגילים ש- AI עושה טעויות.
קשה לנו לומר לאנשים מדוע ה- AI קיבל החלטה מסוימת. עכשיו עלינו לנסות להסביר מדוע AI טעה. אתה באמת לרדת לאומץ זה. AI הוא רק מכונת סטטיסטיקה הסתברותית.
נגיד, זה אומר לי שלילדה יש נטייה להיות מאוד מכוונת במתמטיקה, אבל היא גם מראה יכולת לשרטט. בהתבסס על הנתונים שיש לה, המכונה מחילה משקל על דברים מסוימים על אדם זה. ואנחנו באמת לא יכולים להסביר למה זה עושה מה שהוא עושה. זו הסיבה שאני תמיד אומרת לאנשים שאנחנו צריכים לבנות את המערכת הזו בצורה שהיא לא מתאימה לאדם.
אם תחזור למה שעשינו עבור הצבא, ניסינו להיות מסוגלים לנתח אם אדם מהווה איום על חייל בשטח. נניח שאדם אחד סוחב AK-47 ואדם אחר נושא מגרפה. מה ההבדל בסיכון שלהם?
זה נראה די פשוט. אבל צריך לשאול שאלות עמוקות יותר. מה הסיכוי שהבחור הנושא את המגרפה יהפוך למחבל? צריך להתחיל להסתכל על רקע משפחתי וכו '.
אז אתה עדיין צריך לשאול את השאלה, 'מה אם ה- AI לא בסדר?' זה הנושא הגדול ביותר שעומד בפני AI בכל מקום.
כמה אתגר גדול זה?
אחד האתגרים ההנדסיים הגדולים כעת הוא הנדסת הפוך של המוח האנושי. אתה נכנס ואז אתה רואה עד כמה המוח מורכב. כמהנדסים, כשאנחנו מסתכלים על המכניקה של זה, אנו מתחילים להבין שאין מערכת AI שאף מתקרבת למוח האנושי ומה היא יכולה לעשות.
אנו מסתכלים על המוח האנושי ושואלים מדוע בני האדם מקבלים את ההחלטות שהם עושים כדי לראות אם זה יכול לעזור לנו להבין מדוע AI מקבל החלטה על בסיס מטריצת הסתברות. ואנחנו עדיין לא קרובים יותר.
למעשה, מה שמניע הנדסה הפוכה של המוח וההתאמה האישית של AI אינו מחקר באקדמיה, זה יותר עורכי הדין שנכנסים ושואלים 'מדוע ה- AI מקבל החלטות אלה?' כי הם לא רוצים להיתבע.
בשנה האחרונה, ברוב הפרויקטים שעבדתי עליהם, היו לנו צוות עורכי דין אחד או שניים, יחד עם פסיכולוגים, בצוות. אנשים רבים יותר שואלים שאלות כמו 'מה האתיקה העומדת מאחורי זה?' שאלה גדולה נוספת שנשאלת היא 'מי אחראי?'
זה נוגע לך?
החלק הגדול ביותר במחקר AI כעת הוא שאנשים שואלים כעת את השאלה הזו 'מדוע?' קודם לכן שאלה זו התיישבה באולמות האקדמיים במדעי המחשב. כעת, מחקרי AI מסתעפים לכל התחומים והתחומים. זה מרגש אותי מאוד. ככל שאנשים העוסקים יותר במחקר ופיתוח של AI, יש לנו סיכוי טוב יותר להקל על חששותינו, וחשוב מכך, פחדינו.
חזרה לחינוך בהתאמה אישית. איך זה משפיע על המורים?
עם החינוך, מה הולך לקרות, אתה עדיין צריך לפקח. יהיו לך מורים שיעקבו אחר נתונים. הם יהפכו ליותר מדעני נתונים שמבינים את ה- AI ויכולים להעריך את הנתונים על האופן בו התלמידים לומדים.
אתה תצטרך מישהו שהוא מומחה שצופה בנתונים וצופה בתלמיד. יהיה צורך להיות אדם בתוך הלולאה במשך זמן מה, אולי לפחות 20 שנה. אבל יכול להיות שאני טועה לחלוטין. הטכנולוגיה נעה כל כך מהר בימינו.
זו באמת תקופה מרתקת בעולם ה- AI, ולדעתי זה רק הולך להאיץ יותר מהר. עברנו ממכונות תכנות לעשות דברים כדי לאפשר למכונות להבין מה לעשות. זה משנה את הכל. אני בהחלט מבין את הדאגות שיש לאנשים לגבי AI. אבל כשאנשים דוחפים הרבה מהפחדים האלה, זה נוטה להרחיק אנשים. אתה מתחיל לאבד הזדמנויות מחקר.
זה צריך להיות יותר על דחיפת דיאלוג על האופן בו AI הולך לשנות דברים. מה הסוגיות? וכיצד אנו הולכים להתקדם?
