Visează androizii activități școlare?

Mașinile autonome, sistemele pentru recomandări muzicale, software-ul de recunoaștere facială și roboții se numără printre realizările inteligenței artificiale (AI) pe care le cunoaștem cu toții. Ce impact ar putea însă avea AI asupra învățământului preuniversitar? Patru proiecte remarcabile fac lumină în această chestiune!

Se vorbește mult despre inteligența artificială (AI) la știri și în cultura populară, prin urmare, ar fi de înțeles dacă ați pierdut șirul celor discutate. Până și definiția termenului face obiectul disputelor, „inteligență” numărându-se printre cuvintele polisemantice în legătură cu care ne avertiza Marvin Misky, cuvinte care ascund mai multe semnificații decât cea evidentă. Putem însă izola două proprietăți care diferențiază AI de alte tehnologii folosite în clasă, și anume autonomia și adaptabilitatea sa. Acestea fiind zise, să aruncăm o privire la proiectele propuse.

DE-ENIGMA: copiii cu autism descoperă emoțiile cu ajutorul roboților

Persoanele cu autism – al căror număr este estimat la peste cinci milioane în Uniunea Europeană – se confruntă cu dificultăți la capitolul interacțiunilor sociale (recunoașterea tiparelor comportamentale ale oamenilor, exprimarea propriilor emoții și utilizarea limbii). Sistemele predictibile, cum ar fi, spre exemplu, roboții, par să fie mult mai accesibile pentru ele. Plecând de la aceste observații, proiectul DE-ENIGMA a conceput soluții terapeutice asistate de roboți, optimizând un robot comercial pe nume Zeno. Robotul a fost folosit în cadrul unui program educațional de recunoaștere și exprimare a emoțiilor, destinat copiilor cu autism din învățământul primar – 62 din Regatul Unit și 66 din Serbia.

Principalul său rezultat este o bază de date multimodală – cea mai mare de acest tip – la care cercetătorii din mediul academic din întreaga lume pot solicita accesul. Materialele audio și video pot contribui la studierea problematicii de cercetare comportamentală axate pe autism, iar datele pot fi folosite la dezvoltarea tehnologiilor de învățare.

DE-ENIGMA a fost finanțat cu sprijinul Comisiei Europene, prin programul Orizont 2020. Proiectul s-a desfășurat între 2016 și 2019 și a fost desemnat poveste de succes.

LEA: sprijin pentru domeniul achizițiilor publice de tehnologii de învățare

Fără îndoială, este ideal să te poți informa în privința unor abordări pedagogice ale inteligenței artificiale precum roboții și analiza învățării – însă nu toți profesorii au acces la aceste surse. Proiectul LEA (Learning Technology Accelerator) își propune să echilibreze balanța. Proiectul susține, prin intermediul unor surse suplimentare de finanțare, al oportunităților de stabilire de contacte, al principiilor directoare și al seminariilor online, achizițiile publice de tehnologii de învățare, sprijinind toate părțile relevante: specialiștii în achiziții publice, furnizorii, experții și, bineînțeles, școlile. Vă puteți înscrie în rețeaua LEA, pentru a beneficia de avantaje suplimentare, sau puteți urmări desfășurarea proiectului prin intermediul blogului și paginilor sale de pe rețelele sociale.

LEA a fost finanțat cu sprijinul Comisiei Europene, prin programul Orizont 2020. Proiectul a început în 2018 și se va încheia în 2020, la el participând 17 parteneri din întreaga Europă.

Învățarea automată pentru copii

Imagine: Josef Steppan / Wikimedia Commons

Dacă vrem ca un calculator să clasifice lucrurile în categorii, în loc să scriem regulile exacte pe care acesta ar trebui să le urmeze, îl putem „instrui” să recunoască însușirile comune cu ajutorul exemplelor (precum celebra colecție de date MNIST de mai sus). Aceasta ar fi, pe scurt, definiția învățării automate. Ea stă la baza motoarelor de căutare, serviciilor de traducere, interfețelor conversaționale (chatbot) etc. Instrumentul gratuit Machine Learning for Kids îi familiarizează pe copii cu această noțiune, precum și cu alte principii de programare, ajutându-i să instruiască un model de învățare automată, pe care, mai apoi, să îl folosească pentru a construi jocuri Scratch. Următorul videoclip Code INTEF explică foarte bine mecanismul:

Instrumentul este însoțit de ghiduri detaliate pentru zeci de activități pe care profesorii le pot desfășura la ore.

Machine Learning for Kids este construit de Dale Lane folosind interfețe de programare a aplicațiilor (API) de la IBM Watson, în cadrul unui proces care a început în 2014. A fost pus la dispoziția publicului în 2017.

HUMAINT: comportamentul uman și inteligența mașinilor

Știm cu toții că inteligența umană modelează comportamentul mașinilor. Reversul însă este mai puțin clar: în ce măsură inteligența mașinilor influențează comportamentul uman? HUMAINT valorifică mai multe domenii de cunoaștere pentru a încerca să răspundă la această întrebare, axându-se pe două aspecte legate de învățământul preuniversitar:

• procesul decizional - crearea de mașini care depășesc prejudecățile umane;
• capacitățile cognitive și socio-emoționale - studierea modului în care AI afectează dezvoltarea cognitivă a copiilor, spre exemplu, în cadrul interacțiunilor robot-copil.

Pentru a-și face cunoscute rezultatele, proiectul a lansat o serie de publicații, a întreținut un blog și a organizat evenimente, printre care și o școală de iarnă anuală.

HUMAINT este un proiect interdisciplinar al Centrului pentru Studii Avansate (CAS) din cadrul Centrului Comun de Cercetare al Comisiei Europene. Proiectul a debutat în 2018 și se va încheia în 2021.

Pentru a descoperi proiecte actuale sau încheiate, cu finanțare europeană, în domeniul educației preuniversitare, vă invităm să vizitați platforma cu rezultatele proiectelor Erasmus+.