MIT Учит Детей Создавать Модели Искусственного Интеллекта

В пресс-релизе, опубликованном сегодня, MIT представил новый образовательный инструмент, разработанный исследователями MIT Мануджем и Шрути Дхаривал.

Их приложение, Маленькие языковые модели, приглашает детей исследовать, как работает ИИ, позволяя им создавать упрощенные модели малого масштаба. Этот практический подход предлагает альтернативу часто абстрактным или основанным на лекциях введениям в ИИ, делая концепции доступными через интерактивное обучение.

Программа начинается с использования пары кубиков для знакомства с вероятностным мышлением — одной из основополагающих концепций, лежащих в основе языковых моделей (LLM). В ИИ вероятностное мышление позволяет модели предсказывать наиболее вероятное следующее слово в предложении, учитывая неопределенность и принимая решения на основе вероятностей, отмечает MIT Review.

С помощью настройки кубиков для визуализации этого процесса, ученики могут понять, что результат работы модели не всегда безупречен, но он основан на вероятностях. С помощью «Маленьких языковых моделей» дети могут изменять каждую грань кубика, представляя различные переменные, и настраивать вероятность появления каждой грани, имитируя процесс принятия решений в моделях ИИ.

Таким образом, студенты могут увидеть, как изменение условий приводит к различным результатам, что помогает прояснить, что модели ИИ, как и их эксперимент с кубиками, основываются на вероятностном рассуждении, а не на детерминированных правилах.

Помимо иллюстрации основ ИИ, программа также затрагивает предвзятость в машинном обучении. Педагоги могут использовать этот инструмент, чтобы объяснить, как предвзятость может возникать в ИИ, путем присвоения студентами цветов каждой грани кубика для представления различных цветов кожи.

Изначально студенты могут установить вероятность появления белой руки как 100% — сценарий, который предполагает наличие несбалансированного набора данных, содержащего только изображения белых рук. В ответ на это модель ИИ генерирует только белые руки при запросе.

Позже студенты могут скорректировать вероятности, чтобы включить более разнообразный диапазон оттенков кожи, симулируя сбалансированный набор данных. Это помогает продемонстрировать, как разнообразие данных влияет на результаты работы ИИ и как можно снизить уровень предвзятости за счет лучшего представления данных.

Эта функция особенно актуальна в свете важности этических вопросов и прозрачности в области ИИ в образовании по технологиям. Вводя детей в эти концепции с раннего возраста, Дхаривалы надеются воспитать поколение технологически грамотных людей, которые понимают сильные стороны и ограничения ИИ.

Эмма Кэллоу, дизайнер обучающих программ, сотрудничающая со школами по интеграции новых технологий в учебные планы, высоко оценила подход программы. «Существует реальная нехватка игровых ресурсов и инструментов, которые учили бы детей грамотности в области данных и творчески подходили к концепциям ИИ», — объяснила Кэллоу.

«Школы больше беспокоятся о безопасности, чем о возможности использования ИИ. Но он все же проникает в школы, и люди начинают его использовать. Есть пространство для изменения образования», — добавила она.

Маленькие языковые модели запустятся на онлайн-платформе для образования Дхаривалов, coco.build, в середине ноября. Программа также будет опробована в различных школах в течение следующего месяца, предоставляя педагогам возможность получить предварительную обратную связь и возможность усовершенствования, как отмечено в обзоре MIT.