Может ли ИИ быть простым, как азбука? Родители-разработчики объясняют
Помните печально известный вопрос: «А чем ваши родители занимаются на работе?». Если бы кто-нибудь спросил ваших детей, чем занимаются их родители на работе, знаете ли вы, каков будет их ответ?
Область искусственного интеллекта вообще трудно определить тому, кто не «в отрасли». Что такое машинное обучение, искусственный интеллект или даже наука о данных? И как описать это малышу, если объяснить это взрослому - крепкий орешек? Мы обратились за советом к нашим разработчикам, руководителям проектов и специалистам по обработке и анализу данных.
Как бы они объяснили пятилетнему ребенку, чем занимаются на работе?
Самый простой, но, вероятно, самый прямой ответ пришел первым:
«Компьютеры умны, но все же не так умны, как люди. На работе я делаю компьютеры умнее, почти такими же умными, как люди».
И если ваш ребенок хотел краткое объяснение, чтобы передать его сверстникам, это, вероятно, подойдет, но по мере того, как дети растут, они ожидают более подробных ответов. И это ставит нас перед еще одним вызовом.
Несмотря на то, что в настоящее время дети становятся технически более развитыми намного быстрее, чем мы ожидаем, понимание тонкостей науки о данных обычно требует знаний высшей математики. Так как же преодолеть это препятствие? На помощь пришли наши специалисты, которые также являются родителями.
«Я смотрю фотографии, много разных фотографий!
Просто мои фотографии сделаны пилотами самолетов, летящих высоко в небе. Иногда мы даже не видим, когда нас фотографируют.
Я тоже смотрю плакаты, сделанные из космоса. Камера перемещается высоко в космосе и снимает нас всякий раз, когда кто-то на Земле просит. Эти картинки завораживают — они показывают мир так, как его видят птицы.
Они очень красивы, но поскольку таких картинок так много, что все не просмотреть — к сожалению :(
Никто не может просмотреть их всех, одного за другим. Поэтому нам нужно придумать способ, чтобы компьютер мог сделать это сам или под нашим присмотром.
Таким образом, мы можем пойти поиграть на детской площадке, и в то же время кто-то фото с нами, с высоты, и компьютер определит площадку и посчитает, сколько детей там играет, посчитает, сколько человек приехало на машине или сколько стоит в очереди за мороженым.
А что мне делать, я занимаюсь настройкой компьютера, чтобы он сам, без моей помощи, научился и потом просматривал все эти завораживающие картинки, чтобы я мог пойти поиграть с детьми».
«Машинное обучение — это способ решения проблем с роботами. Роботы, у которых много ручек. Мы даем такому роботу картинку (но это может быть и книга, музыка и т. д.) котенка, а затем спрашиваем его, что он видит. Если ответ «котенок», то ничего не делаем — говорим «хороший робот». Но если он отвечает «собака», то мы поправляем его и говорим «нет, это котенок!». Затем робот поворачивает ручки (ручки не меняем!) так, чтобы, когда мы снова покажем картинку котенка, робот ответил правильно. Так робот учится. Очень похоже на тебя! Когда мама или папа показывают тебе фото котенка, а ты отвечаешь, что это собака, тебя поправляют, говоря, что это на самом деле котенок… Тогда ты говоришь себе: «Конечно! У этого питомца усы, как у котенка, и заостренные уши, как у котенка». Тогда в следующий раз, когда вы увидите фотографию другого котенка, вы будете знать, что это котенок. :)”
Когда мы проверили эти объяснения семилетней девочки (дочери одной из наших коллег), чтобы узнать, понимает ли она, чем мы занимаемся на работе, она задала очень важный вопрос: «Почему вы это делаете?”.
К счастью, у нас есть очень хороший пример. Один из наших специалистов во время написания своей инженерной диссертации создал простое видео, где показал, как ИИ «находит» людей в воде:
Например, чтобы помочь спасателям идентифицировать людей на поверхности воды. Вместо того, чтобы делать это самостоятельно, за нас это делает хорошо оборудованный компьютер.
А благодаря ИИ и машинному обучению сделать такое приложение очень просто. Просто покажите компьютеру много раз, как выглядит человек, плывущий по воде, и через какое-то время компьютер сможет сделать это сам, часто быстрее и лучше, чем мы!
Машины, которые ездят без водителя также работают аналогичным образом, и вы, возможно, видели их в кино в какой-то момент :)
И это стало нашим объяснением для детей — вот как вы можете использовать AI и ML. Но самое главное, именно поэтому важно то, что мы делаем. Потому что его можно использовать не только для деловых целей, но и для помощи людям.
Итак, после того, как нам всем удалось объяснить нашим детям, что делать на работе и что стоит за этими сложными аббревиатурами, у вас не возникает желания научить их механике?
Если вы разделяете нашу страсть делиться знаниями об искусственном интеллекте и машинном обучении со всеми, независимо от возраста, вот несколько полезных и бесплатных инструментов, которые помогут вам представить то, чем вы, возможно, занимаетесь на работе, своему малышу, ребенку или даже подростку:
- YouTube
Это по-прежнему самое распространенное место, где люди учатся. Будь то приготовление пищи, макияж или ремонт автомобиля, YouTube — это платформа бесплатных знаний. Смотреть видео легко, и если вы найдете подходящего создателя, они мгновенно привлекут внимание ваших детей. Так что же посмотреть с ребенком?
В прошлом году CrashCourse создал целый плейлист с короткими фильмами об искусственном интеллекте и машинном обучении, и их определенно стоит посмотреть. Посмотрите их здесь.
Если вы предпочитаете, чтобы все это было в одном, есть также отличное видео в серии Explanimators от Microsoft. - Google
Еще один отличный источник информации и развлечений — Эксперименты с Google. Здесь дети могут выполнять свои собственные симуляции и даже научить свой компьютер распознавать их при создании моделей машинного обучения.
Это, вероятно, будет больше подходить для молодых подростков, а не для детей, даже взрослым может быть интересно. - Машинное обучение для детей
Этот проект, координируемый IBM, является одним из крупнейших. С помощью различных игр, заданий и курсов дети могут узнать, что такое Мл.
Это отличный бесплатный инструмент для практики машинного обучения и ознакомления детей с этой концепцией. Хотя это в основном подготовлено для групповых занятий и занятий в классе, вы можете выступать в качестве супервайзера/наставника и помогать, если это необходимо.
Поскольку мы верим в распространение в мире информации об ИИ и машинном обучении и стремимся обучать молодежь, мы также хотели бы предложите поделиться этим инструментом с учителями ваших детей. Посмотрите это здесь.
Не забывайте адаптировать обучение к потребностям вашего ребенка. Некоторые из наших предложений было бы интересно посмотреть с ребенком в несколько лет, но некоторые требуют немного больше базовых знаний.
В любом случае это может быть способом провести время с детьми вокруг вас, делая то, что вы уже любите, и делясь этим с новым поколением.
С Международным днем защиты детей!
