Отберет ли искусственный интеллект работу у учителя?
Проверить контрольную и ответить на пару несложных вопросов учеников — с этим искусственный интеллект уже справляется. Но вот способен ли алгоритм «заразить» школьника любовью к литературе или поймать списывающего на экзамене? Доверяют ли железным педагогам дети и видят ли в роботах-учителях авторитет студенты? Вместе с организаторами технологических конкурсов Up Great мы разбирались, что автоматизация сделает с педагогикой: освободит время учителей для творчества или приведет к массовой безработице.
— Что мы пытаемся найти? — ожившая мягкая игрушка, напоминающая персонажа «Улицы Сезам», вместе с девочкой лет пяти склонилась над планшетом. Подружки пытаются найти на картинке предметы определенного цвета.
— Нужно что-то лавандовое… — озадаченно произносит девочка.
— Оке-ей, — протягивает мохнатый робот. — Наше слово «лавандовый».
— Тут все синее! Может, вот эта прыгающая девочка? — малышка прикасается к планшету, но из гаджета раздается мелодия, означающая ошибку.
— Я уверена, что в следующий раз у тебя получится. Я верю в тебя! — реагирует игрушка. Она запускает приложение снова и теперь дает девочке подсказку: «Лавандовый — это фиолетовый».
— Да! — ученица находит фиолетовый цветок и бросается обнимать мягкую Тегу.
Интеллектуальный зверь по имени Тега (Tega) — творение робототехников Массачусетского технологического института, которое помогает детям не только учиться, но и развивать социальные навыки. Обучающая система состоит из двух частей: планшета, на котором малыши выполняют задания, и мягкого робота, который выдает подбадривающие комментарии или советы. Еще Тега периодически закидывает голову назад и радостно протягивает: «Уиииии», что, кстати, за ней с удовольствием повторяют дети. А если какой-нибудь проказник снимет защитный экран с ее цифровых глаз, кукла недовольно произнесет: «Эй, вообще-то это мое лицо!».
Искусственный интеллект постепенно проникает в профессии, связанные с обучением и воспитанием, где нужно находить общий язык с учеником, обладать эмпатией и мотивировать ребенка или взрослого справляться со сложностями. Неужели все это по силам роботам? Оказывается, в педагогическом мастерстве они уже многое освоили.
Учить дошкольников. Роботу, который выглядит, как ожившая игрушка, легко завоевать сердца маленьких учеников. Например, почти в 600 детских садах Китая вместе с воспитателями трудятся круглолицые Keeko — машины чуть крупнее домашнего кота, которые умеют загадывать загадки и рассказывать истории. Малыши от такого новшества в восторге, но преподаватели не спешат перекладывать на Keeko все свои обязанности: ребятам до семи лет важно учиться общаться, в первую очередь, с живыми людьми.
Другой пример — желтая игрушечная кошка, которая учит детей играть в шахматы. Робот iCat может давать советы и способен считывать эмоции: если машина понимает, что малышу грустно или тяжело, она дает подсказки или пытается приободрить компаньона. Исследование ученых Технического университета Лиссабона показало, что во время игры с iCat дети 8-9 лет чаще чувствуют, что общаются с интеллектуальным существом, якобы способным испытывать эмоции (в отличие от игры с роботом, который не умеет подбадривать).
Вести уроки и лекции. Одной из первых роботизированных учительниц в мире была гуманоид по имени Сая — в 2009 году она начала вести уроки науки и техники для японских пятиклассников. Вблизи девушка выглядела довольно странно: она умела выражать шесть базовых эмоций, но в ее исполнении они мало чем отличались друг от друга. Дети восприняли железного учителя с интересом и, как отмечают разработчики, сразу после первого занятия принялись тыкать ее пальцами в лицо и щипать. Изначально робота создавали как администратора для офисов японских компаний, а потом решили продемонстрировать детям в качестве яркого примера развития науки. Сая вряд ли стала бы полноценной заменой учителей, признаются создатели машины, но ее помощь может пригодиться в сельской местности, где педагогов часто не хватает.
Сегодня роботов-учителей используют как ассистентов, которые не остаются один на один с аудиторией, а помогают преподавателям, например, с презентациями или тестированием студентов. В 2019 году такой подручный начал работать в Марбургском университете имени Филиппа в Германии — его зовут Yuki. А в лицее при Казанском федеральном университете пару лет назад появилась Eva — та самая обаятельная героиня из мультика «Валли». Глазастый робот на движущейся платформе ассистирует на уроках для 7-9 классов: он может провести диктант или ответить на вопросы.
Показывать опыты. Школьные гербарии и даже микроскопы явно проигрывают технологиям виртуальной реальности, которые могут гораздо эффектнее продемонстрировать ученикам, как проходил полет на Луну или как затонул «Титаник». С помощью проекта Immersive VR Education, например, можно выбрать себе аватара для виртуального обучения, отправиться на сафари, посмотреть на запуск космической ракеты и потренироваться проводить хирургические операции.
Естественнонаучную программу обучения предлагают создатели проекта Labster — виртуальной лаборатории, где можно изучить строение сердечной мышцы, познакомиться физиологией морских котиков и разобраться в трехмерной структуре белков. На своем сайте разработчики пишут, что продукт используют в MIT, Стэнфордском университете и Университете Новой Англии. Другой многообещающий стартап – MEL Science, который основан в России, предлагает современные «наборы юного химика», а также виртуальные уроки, позволяющие разобраться в химических реакциях. Еще один российский проект, VR Chemistry LAB, собирается «овиртуалить» эксперименты и лабораторные работы из школьного курса химии. У них уже разработан цикл VR-уроков для подготовки к ОГЭ по этому предмету, с помощью которого можно сколько угодно ошибаться в смешивании реактивов, и никто при этом не пострадает.
Искать индивидуальный подход. Если школьный учитель еще может удержать в голове, кто из учеников какие темы усваивает лучше, то преподавателю в университете вряд ли удастся найти индивидуальный подход к каждому студенту. Здесь педагогам помогают алгоритмы, позволяющие адаптировать образовательный контент под запросы и особенности ученика. Например, программа для изучения английского Parla, прежде чем предложить задания, тщательно изучает ваши социальные сети и выясняет, через какую тему вас получится заинтересовать английским — через экономику, технологии или, может быть, искусство? Еще Parla анализирует результаты тестов и возвращает ученика к разделу, который нужно повторить, если чувствует, что у него остались пробелы в знаниях.
На решение проблемы глубинного понимания смысла текста направлен новый технологический конкурс Up Great в области искусственного интеллекта. Главная задача — разработать такую программную систему, которая была бы способна успешно выявить смысловые и фактические ошибки в академическом эссе на уровне специалиста и в условиях ограниченного времени. Организаторы конкурса — РВК, АСИ и Фонд Сколково. Зарегистрироваться на участие можно уже сейчас на сайте конкурса.
Российская платформа «Талант» собирает данные участников мероприятий Национальной технологической инициативы (НТИ) и рекомендует, в чем еще им можно поучаствовать. В Великобритании используют платформу Century Tech, в которой обрабатываются данные о расписании, обучающих курсах, достижениях учеников, там даже есть раздел для родителей с аналитикой о прогрессе ребенка. Недавно Фламандский регион Бельгии подписал соглашение с разработчиками продукта: технологию внедрят во всех 700 школах области — это первый в истории пример, когда решение об использовании ИИ в образовании принимается на государственном уровне.
Проверять, как усвоены знания. Сегодня в университетах Китая активно используют программу Rain Classroom, названную по-восточному поэтично: дождь означает образовательные услуги, предоставление которых стало возможно благодаря анализу больших данных (облакам); процесс преподавания ассоциируется с тем, как дождь орошает почву, а потом программа снова собирает данные об учениках и, завершая цикл, загружает их в облако (происходит испарение). Rain Classroom работает на основе китайского мессенджера WeChat: алгоритм помогает проводить экспресс-тестирования, в нем видно, сколько студентов открыли домашнее задание, а под каждым учебным материалом есть кнопка «Я не понимаю», которая позволяет учителю видеть реальную картину прогресса учеников.
Ловить списывающих. Когда образовательные технологии перемещаются из аудиторий в смартфоны и компьютеры, возникает вопрос — как контролировать честность экзаменов, если живого учителя рядом со студентом нет? И тут у искусственного интеллекта есть козырь — автоматический прокторинг, или контроль за дистанционным испытанием. Например, во время экзамена Proctoredu способен увидеть посторонних людей в кадре или услышать лишние голоса, а также заметить, если экзаменуемый часто отводит взгляд от экрана и открывает другие вкладки в браузере.
Воспитывать характер. Школьникам, столкнувшимся с буллингом, современные технологии могут заметно упростить жизнь: благодаря VR-программе FearNot ребята учатся противостоять обидчикам. Ребенка помещают в виртуальную ситуацию травли: он выступает либо в роли жертвы, либо в роли наблюдателя. Он может выбирать ответы для едких придирок и давать советы тому, кого обижают. Идея в том, чтобы научить детей, ведущих себя агрессивно, испытывать сочувствие. С другой стороны, дети, которые не замечены в буллинге, учатся поддерживать сверстников, оказавшихся в непростой ситуации. Говорить о небывалой эффективности метода рано, но исследования показывают, что, например, не вовлеченные в буллинг немецкие школьники после трехнедельного курса занятий проявляют больше эмпатии к виртуальным жертвам.
Развивать социальные навыки. Машина может помочь особенному ребенку получить важные навыки общения. Например, французская разработка по имени Nao смогла завоевать доверие воспитанников начальной школы английского города Бирмингем: дети, которые обычно с трудом идут на контакт, довольно быстро адаптировались и стали называть железного учителя другом. Nao умеет работать и в обычных школах: он сам не решает задачи, а дает подсказки, чтобы студенты самостоятельно разобрались, как выполнить задание.
Сопровождать домашнее обучение. Иммунодефицит, травмы, врожденные заболевания — есть множество причин, из-за которых некоторые дети не могут ходить в школу. Робот-посредник VGo for Remote Students позволяет школьникам на домашнем обучении не просто слушать лекции, отвечать на вопросы и следить за уроком через веб-камеру, но даже болтать со сверстниками на перемене.
Быть доступным 24 часа в сутки. У студентов, которые только поступили в вуз, множество типичных вопросов: где тут столовая, когда начинается пара, можно ли пропускать занятия. В Университете Стаффордшир в этом году начал работать специальный помощник, который никогда не спит и готов ответить практически на любые вопросы. Чат-бот Beacon прекрасно разбирается в расписании, способен заказать студенческий билет или связать студента с преподавателем.
— В первую очередь автоматизируются те задачи учебного процесса, которые можно описать в виде повторяющегося алгоритма, — объяснила Татьяна Даниэлян, заместитель директора по исследованиям и разработкам компании ABBYY. — Например, вся административная работа: составление расписания, распределение нагрузки, ответы на вопросы родителей и учеников. Во-вторых, процессы, связанные с обработкой большого объема данных. С помощью ИИ можно за короткое время проверять сотни тысяч учебных работ. Причем ИИ поможет не только обработать результаты, но и полностью организовать процесс — от расписания экзаменов до контроля над выполнением заданий. В-третьих, ИИ упрощает и делает более доступным удаленное образование, позволяет обучению стать более интерактивным, чтобы не только изучать, но и визуализировать физические и химические процессы, смотреть на модели городов, переживать в виртуальной реальности исторические события. Наконец, ИИ поможет педагогу подготовиться к уроку и выбрать задачи, которых нет в учебниках, но которые соответствуют уровню подготовки ученика.
Хотя технологии ИИ рисуют нам заманчивые перспективы, всем этим разработкам рано или поздно придется масштабироваться — подстраиваться под реальные задачи, где необходимо все быстрее анализировать все большие объемы данных из все большего количества источников. Одно дело — иметь пилотный проект, но совершенно другое — успешно внедрить его на всех этапах обучения человека. И на этом пути кому-то будет суждено разориться, а кому-то — превратиться в компанию-единорога, всего за несколько лет пробившую потолок своей стоимости в миллиард долларов: новый Uber или Airbnb.
— Смотри, Соф, у меня есть целая пачка конфет, у которых завтра заканчивается срок годности. Ты случайно не знаешь людей, которые помогут мне их срочно съесть?
— Она абсолютно новая, Джо. Срок годности истекает через год. И я — синтетик, Джо, я не нуждаюсь в пище.
Так холодно маленькая девочка София, героиня сериала Humans, ответила своему отцу, решившему порадовать дочку конфетами. По сюжету в семье Хокинсов появляется помощница по хозяйству Мия — человекоподобный робот или, как их называют в сериале, «синтетик», насмотревшись на которого, София решает стать таким же неэмоциональным существом, идеально выполняющим работу по дому.
Может ли произойти такое в реальности, сказать сложно — наши автоматизированные помощники по дому сегодня, скорее, выглядят как большие таблетки, бегающие из угла в угол и совсем не напоминающие человека. Однако на антропоморфных роботов как дети, так и взрослые смотрят немного иначе, нежели на искусственный интеллект, спрятанный в смартфоне или ноутбуке. Обзор 33 исследований, подготовленный ученым из Стэнфордского университета, показал, что важен факт физического присутствия машины — ее, в отличие от виртуального образа на компьютере, люди воспринимают более позитивно и считают более убедительным советчиком.
Другое исследование, связанное с проблемой эмоционального восприятия машин, провели ученые из Вашингтонского университета: они предложили почти сотне детей 9, 12 и 15 лет в течение 15 минут пообщаться с роботом Robovie. Каждая сессия заканчивалась тем, что экспериментатор прерывал взаимодействие и сажал Robovie в чулан, не обращая внимание на недовольные высказывания искусственного интеллекта. В результате опроса выяснилось: большинство детей полагали, будто их железный собеседник способен испытывать чувства, а некоторые были готовы доверить ему свои секреты — как настоящему другу. При этом чаще всего ребята не верили, что Robovie имеет право на свободу — ведь его можно купить или продать.
Другая проблема, с которой людям придется разобраться прежде, чем автоматизированные педагоги станут массовым явлением в школах, — проблема мотивации ученика. Способен ли робот вдохновить школьника своей любовью к литературе, побудив его тщательнее изучать предмет? Как показывают исследования, у машин это получается лишь в некоторых случаях. Робот-компаньон по имени Minnie разработан для того, чтобы поддерживать интерес школьников к чтению. Например, если в книге попадается страшный момент, Minnie может показать, что разделяет переживания ученика: «Вау, я действительно испугалась!» Ученые из Висконсинского университета в Мадисоне предложили 24 ученикам в возрасте от 10 до 12 лет в течение двух недель устраивать сеансы чтения: одной группе — с Minnie, другой — в одиночку. В результате семеро из двенадцати детей, которые занимались с компаньоном, сказали, что робот мотивирует их читать больше.
Похожий эксперимент провели исследователи из MIT и Тель-Авивского университета: они случайным образом распределили 33 детей в возрасте от 5 до 9 лет на две группы. В обеих группах дети работали с роботом Тегой и должны быть решить головоломку-транграм — она состоит из плоских геометрических фигур, которые необходимо сложить для получения другой, более сложной фигуры. Только в одной группе Тега подбадривала ребят: «Ты не боишься испытаний. Мне это нравится!», а в другой — просто констатировала: «Ты решил загадку». Дети из первой группы вслед за Тегой начали проявлять «мышление роста», а также по сравнению с детьми из второй группы усерднее решали сложную задачу.
Еще одна важная группа вопросов в развитии искусственного интеллекта связана с проблемой этики. В зависимости от данных, на которых обучается программа, ИИ может вести себя как расист, сексист, поддерживать Гитлера и даже научить ребенка ругаться. В 2016 году голосовой помощник Alexa, встроенный в «умную» колонку Amazon Echo Dot, на просьбу маленького мальчика «сыграть Digger Digger» (детскую песенку про экскаватор) отреагировал так: нашел непристойный трек и принялся перечислять нецензурные слова из его заголовка. Родители только и успели, что крикнуть: «Алекса, стой!»
Что интересно, люди предъявляют к роботам гораздо более высокие этические требования, чем к себе подобным. Человек-экзаменатор, занижающий оценки темнокожим студентам, — это проблема, которая связана с конкретным преподавателем. А вот искусственный интеллект, поступающий так же, — проблема более масштабная, она говорит о том, что не в порядке вся система. Возможно, поэтому вести о том, что в России ИИ позволят давать рекомендации об отчислении студентов из вузов, вызывает противоречивые эмоции.
А вот европейских учителей в постепенной автоматизации образования беспокоит не столько перспектива безработицы, сколько проблема безопасности данных. Международная группа ученых в 2016 году провела фокус-групповое исследование с участием педагогов из Швеции, Португалии и Великобритании, чтобы выяснить, что они думают об использовании роботов в школьных классах. Многие посетовали, что дети не в состоянии принять решение о том, должны ли данные об их настроении и успеваемости быть конфиденциальными. Возможно, подчеркнули участники, у родителей учеников должно остаться право стереть всю информацию о своем ребенке.
Другая важная тема, которую затронули учителя, связана с правом ребенка на ошибку. Жизнь под пристальным вниманием искусственного интеллекта означает, что прогулять урок или покурить с ребятами за гаражами — значит навсегда оставить след в цифровой истории своей жизни. Будут ли знать о провинностях члены приемной комиссии, когда выпускник захочет поступить в университет? Сможет ли работодатель или кто-то еще получить доступ к этим данным? В конце концов, ошибки — это тоже процесс обучения. И, возможно, даже более ценный, чем опыт примерного поведения.
«…Персональная обучающая машина не должна быть очень большой. Размером и внешним видом она может походить на телевизор», — еще в 1977 году писатель-фантаст Айзек Азимов в своем эссе «Новые учителя» рассуждал, как будут получать знания люди будущего. По его мнению, у каждого человека появится дома машина, способная не просто достать книгу из «единой планетарной библиотеки», но и оценить прогресс ученика, сделать акценты на тех вопросах, которые больше его занимают.
Современные педагоги называют эту идею «индивидуальная образовательная траектория». Согласно этой концепции, человек, чтобы максимально раскрыть свой потенциал, должен изучить нужный именно ему круг дисциплин и получить определенный набор навыков и компетенций. Машины сегодня собирают о нас огромное количество данных. Возможно, в будущем, проанализировав их, машины смогут не только адаптировать для нас уроки по английскому языку, но и стать менторами или коучами, способными советовать, куда двигаться в жизни.
— Искусственный интеллект будет помогать человеку выбирать его путь, — предположил Игорь Пивоваров, главный аналитик центра компетенций НТИ на базе МФТИ и организатор конференции по искусственному интеллекту OpenTalks AI. — Например, он скажет: «У тебя сильная фундаментальная математика и неплохие знания языка. Вот в этом университете есть хороший курс, и если ты его окончишь, то с вероятностью 90% тебя возьмут работать в Яндекс, они сейчас как раз ищут таких специалистов». Это будет уже не просто образовательная траектория для какого-то конкретного человека, а настройка для всего общества: помощь человеку в поиске себя, компаниям — в поиске сотрудников и государству — в развитии экономики.
Технически реализовать такую масштабную систему помогут представители новой профессии – Education Data Engineers (инженеры данных в образовании), люди, объединяющие навыки аналитика данных и методиста образовательного учреждения. Они смогут организовать процессы сбора, хранения и анализа информации, чтобы с ее помощью помогать развивать учащихся, налаживать сотрудничество между вузами и связывать студентов с их будущими работодателями.
Директор Института педагогики СПбГУ, доктор педагогических наук Елена Казакова согласна с прогнозом о том, что в будущем ИИ возьмет на себя большинство рутинных задач — проверку домашних работ, координацию учителей и учеников, поиск заданий к урокам, подготовку отчетов, оценку и аналитику.
— Но ИИ не будет делиться искренними эмоциями с учеником, не будет с ним наслаждаться проживанием каждого момента жизни в школе, не будет любоваться природой, заслушиваться музыкой, восхищаться неординарным решением, воодушевлять человека на такую трудную, но такую счастливую деятельность, как познание, — отметила Елена Казакова.
Не справятся пока роботы и с таким важным делом, как педагогическая режиссура: учитель должен планировать уроки так, чтобы в них чередовались напряженный труд и моменты радости от выполненной работы. Не менее важно организовывать учебный класс как команду, заточенную на познания.
По мнению Елены Казаковой, многое зависит от того, какими глазами учитель смотрит на роботов: как на помощников или как на конкурентов?
— Почему-то и в простой человеческой жизни вокруг одних из нас — сотни помощников, работающих как единая команда, а рядом с другими — противники, конкуренты, неумехи, «мечтающие занять место». Ничего нового. А профессия учителя, есть ли в ней искусственный интеллект или нет, — вечна, я в этом не сомневаюсь.
Полина Огородникова