У искусственного интеллекта есть и плюсы, и минусы
Идеи создания машин, обладающих сознанием, возникали еще в Древней Греции. В средние века и в более позднее время ученые создавали механизмы, заменяющие человеческий труд. Например, в XVII веке Паскаль изобрел первую механическую цифровую вычислительную машину, в XIX веке Джозеф-Мари Жаккард создал программируемый ткацкий станок с инструкциями на перфокартах. В 1937 году Алан Тьюринг обнародовал свое изобретение – универсальную машину Тьюринга, на которой может быть реализован интуитивный алгоритм.
Однако возможность разрабатывать программы, выполняющие сложные интеллектуальные задачи, появилась только после появления современных компьютеров, после Второй мировой войны. В 1950-х годах ученые из различных областей стали задумываться о возможности создания искусственного мозга. Тогда исследования в области неврологии показали, что мозг представляет собой нейронную сеть. Алан Тьюринг предположил, что любой вид вычислений можно представить в цифровом виде, после чего он, Джон Маккарти и другие ученые начали работу над созданием компьютерных систем, способных имитировать человеческое мышление, то есть искусственного интеллекта.
В 1951 году была создана первая нейронная сеть SNARC. К 1950 году Алан Тьюринг разработал тест, определяющий уровень схожести действий машины с сознанием человека, впоследствии названный тестом Тьюринга. Название «искусственный интеллект» впервые было использовано на Дартмутской конференции в 1956 году, тогда же и появилась научная дисциплина «Исследование искусственного интеллекта».
Впоследствии было создано множество вычислительных машин (компьютеров), понимающих речь человека, умеющих поддерживать беседы на заданные темы, роботов, играющих в настольные игры, например, знаменитый матч между компьютером и Гарри Каспаровым в шахматах закончился победой машины.
Сейчас искусственный интеллект занимает важную позицию в развитии науки, особенно в рамках концепции Интернета вещей, ведь недостаточно только собирать данные, необходимо их обрабатывать, анализировать и действовать в тех случаях, когда человек этого сделать не может.
Позже появились первые экспертные системы для поддержки принятия решений в узкой предметной области. Развивались модели и алгоритмы поиска и машинного обучения, в 1980-1990 годах возрождается интерес к нейронным сетям и их применению в обучении, созданию систем обработки естественного языка и развитию глубокого обучения. В 2000 годах бурное развитие больших данных (Big Data) и облачных технологий стало значительной поддержкой для искусственного интеллекта. После 2010 года происходит большой прорыв в области глубокого обучения и нейронных сетей, что привело к созданию инновационных моделей и приложений.
Современные технологии ИИ, такие, как нейронные сети, машинное обучение и обработка естественного языка применяются во многих сферах нашей жизни, создавая значительные технологические и социальные изменения.
В современном мире искусственный интеллект представляет собой область компьютерных наук, посвященную разработке систем и программ, способных выполнять задачи, требующие обычно человеческого интеллекта. ИИ стремится к созданию машин, которые способны мыслить, обучаться, принимать решения, решать проблемы и адаптироваться к новым ситуациям.
В основе ИИ лежит имитация когнитивных функций человека, таких, как:
1. Машинное обучение (Machine Learning). Это подраздел ИИ, который фокусируется на создании алгоритмов и моделей, что позволяют компьютерам обучаться на основе данных, извлекать шаблоны и прогнозировать результаты.
2. Глубокое обучение (Deep Learning). Это подвид машинного обучения, использующий нейронные сети со множеством слоев для анализа данных. Он нашел широкое применение в распознавании образов, обработке естественного языка, играх и других областях.
3. Обработка естественного языка (Natural Language Processing). Это область, где компьютеры могут анализировать, понимать и генерировать естественный язык, позволяя им взаимодействовать с людьми на их языке.
4. Робототехника. Искусственный интеллект также применяется в создании роботов и автоматизированных систем, позволяющих им взаимодействовать с окружающей средой и принимать решения на основе собранной информации.
5. Экспертные системы. Используются для моделирования знаний и принятия решений в специфических областях, как если бы это делал человек-эксперт.
Искусственный интеллект имеет широкий спектр применения, включая автоматизацию, здравоохранение, финансы, транспорт, образование и многие другие области. Он продолжает развиваться и играть ключевую роль в современном технологическом прогрессе, изменяя способы, которыми мы взаимодействуем с технологией и решаем задачи.
Искусственный интеллект в образовании играет существенную роль, изменяя способы обучения и создавая новые возможности для студентов, преподавателей, образовательных учреждений.
Во-первых, искусственный интеллект позволяет создавать уникальные учебные планы, адаптированные под индивидуальные потребности учащихся. Это включает индивидуальную раздачу задач, рекомендации по материалам и даже персонализированные обратные связи. Во-вторых, ИИ может автоматизировать рутинные задачи и процессы, такие, как проверка тестов, оценка работ, что позволяет преподавателям уделять больше времени более глубокому обучению и общению с учениками. В-третьих, идет улучшенное обучение и адаптация контента. Искусственный интеллект может создавать более интерактивные, адаптивные и инновационные образовательные материалы, которые делают процесс обучения более интересным и привлекательным для учеников. Использование данных и аналитики с помощью искусственного интеллекта позволяет прогнозировать успех учеников, идентифицировать слабые стороны и предоставлять рекомендации для улучшения образовательного процесса. Анализ данных с помощью ИИ помогает выявлять образовательные тенденции, понимать, как дети учатся, и предоставлять ценную информацию для улучшения методов обучения.
А также искусственный интеллект позволяет создавать интерактивные образовательные материалы, такие, как умные учебники или обучающие программы, которые могут адаптироваться под прогресс ученика.
Искусственный интеллект может помочь в сферах онлайн-образования и тьюторства. Он используется в платформах онлайн-образования для адаптации контента, создания чат-ботов для обучения и предоставления поддержки в режиме реального времени.
ИИ может помочь в расширении доступа к образованию, особенно в удаленных или малообеспеченных районах, через онлайн-платформы и ресурсы.
Искусственный интеллект может помочь преподавателям в административной работе, предоставлять им рекомендации по подготовке материалов и методам преподавания.
Создать новые пути обучения можно с помощью искусственного интеллекта. Использование виртуальной и дополненной реальности в образовании, которые могут быть улучшены с помощью ИИ, открывает новые пути для интерактивного обучения. А еще искусственный интеллект облегчает взаимодействие между учащимися и преподавателями, предоставляя новые инструменты для обмена знаниями и идеями.
Искусственный интеллект продолжает менять образование, делая его более доступным, персонализированным и эффективным, что помогает учащимся достигать лучших результатов в учебе. Положительные стороны использования искусственного интеллекта в образовании: персонализация обучения, улучшенное обучение и адаптация контента, автоматизация процессов, аналитика и предсказание успеха, доступ к образованию, сотрудничество и общение.
Однако, несмотря на огромные достижения, ИИ все еще развивается, и в нем есть множество проблем, включая этические, безопасность данных, прозрачность систем и беспристрастность в принятии решений, над которыми ученые и разработчики продолжают трудиться.
В то же время существуют определенные вызовы и вопросы, связанные с использованием искусственного интеллекта в образовании, такие, как конфиденциальность данных, недостаток человеческого вмешательства, барьеры доступности и этические вопросы. Однако эти вызовы можно преодолеть с помощью разработки для учеников и преподавателей правил использования этих технологий.
Отрицательные стороны использования искусственного интеллекта в образовании: недостаток человеческого взаимодействия. Использование ИИ может уменьшить значимость человеческого взаимодействия и индивидуального внимания, что может быть важно для обучения. Существует также проблема конфиденциальности и безопасности данных: сбор и хранение больших объемов информации может создать риск ее утечки или неправомерного использования. Возникают барьеры: не все ученики или учебные учреждения могут иметь доступ к передовым технологиям, что создает неравенство в образовании. Искусственный интеллект может быть подвержен ошибкам и предвзятости, особенно при анализе данных, что может привести к неправильным выводам и решениям.
А еще нейросети зависят от технологий. Сильная зависимость от искусственного интеллекта может привести к тому, что учащиеся и преподаватели потеряют способность к критическому мышлению и решению проблем самостоятельно.
Использование ИИ в образовании несет в себе как огромный потенциал для улучшения обучения, так и вызовы, требующие внимания и баланса между преимуществами технологий и сохранением гуманных и педагогических ценностей.
Асланбек МУРЗАХМЕТОВ, PhD, исполняющий обязанности ассоциированного профессора кафедры «Информационные системы» Таразского регионального университета имени М. Х. Дулати
