Prvog dana ovogodišnje Heapcon konferencije, prisustvovali smo predavanju 'Learning about AI from kids' koje je održao Dale Lane iz Velike Britanije i tom prilikom govorio o inkluziji mašinskog učenja u školske klupe.
Dale Lane je senior cloud developer, trenutno zaposlen u kompaniji IBM. Nekoliko godina proveo je kao developer u kompaniji IBM Watson, pomažući u kreiranju nekoliko Watson cloud servisa. Autor je knjige “Mašinsko učenje za decu” i kreator prateće web stranice MachineLearningForKids.co.uk koju koriste deca širom sveta kako bi učila o veštačkoj inteligenciji, kreirajući i igrajući se sa sopstvenim modelima mašinskog učenja.
Njegovo predavanje u okviru ovogodišnje Heapcon konferencije bilo je svojevrsni uvod u veštačku inteligenciju ispričan kroz iskustvo rada sa decom. Naime, on je u mnogim školama u Velikoj Britaniji držao časove na kojima je svoje učenike uzrasta od 7 godina pa naviše upoznavao sa osnovnim principima veštačke inteligencije, mašinskog učenja i uticajem koji ova tehnologija ima na njihove živote.
On je sa publikom podelio AI/ML projekte koje su deca napravila pod njegovim nadzorom, ali i lekcije koje su zajedno naučili tokom tih procesa.
Kada uvodi decu u svet mašinskog učenja, Dale koristi Scrach, programski jezik s kojim su oni već upoznati jer je zastupljen u školama. Na taj način, šalje im poruku da mašinsko učenje neće zameniti potrebu za kodiranjem, već da je u pitanju nadogradnja na njihova već postojeća znanja. Dakle, ono nadograđuje sve što deca mogu da urade sa kodom i ne zamenjuje ga. Kao novi alat u kutiji s alatom.
Deca najbolje uče kreiranjem vlastitih projekata
Premda smatra da je sasvim ispravno deci ponuditi gotove proizvode, Dale insistira na tome da ona kreiraju sopstvene modele mašinskog učenja. Iz tog razloga, načinio je čitav niz alata kako bi decu naveo da pod nadzorom naprave zaista jednostavne modele mašinskog učenja. Kao primer za to, Dale je okupljenima pokazao chat bot koji su njegovi učenici sačinili razvijajući strategiju projekta uz pomoć jednog od njegovih alata, da bi ga potom kodirali pomoću Scrach-a.
Predviđajući pitanja koja bi potencijalni korisnici postavili chat bot-u, kao i način na koji će oni zadavati te komande, a zatim sve to kodirajući u već poznatom programu, deca se upoznaju sa tokom nastanka jednog mašinskog projekta zasnovanog na principu veštačke inteligencije. Što je još bitnije, oni ovako vežbaju istrajnost koja je prekopotrebna u mašinskom učenju.
Dale je potom demonstirao kako je sa svojim učenicima kreirao verziju kompjuterske igre Pacman, na koji način zaposleni u Amazonu mogu da čuju razgovor sa Aleksom (Alexa), te po kom principu rade pametni uređaji (što je deci pokazao na primeru paljenja i gašenja svetla). Na ovaj način, ukazao je na široku primenu mašinskog učenja i na to šta sve ono može pomoću različitih alata i tehnologija.
Međutim, Dale je ukazao i na činjenicu da mašinsko učenje nije nepogrešivo i uvek precizno, pa je potrebno vreme da se ono razvije i približi očekivanom savršenstvu. Zato su deca, željna novih saznanja i spremna da iznova uče nove stvari, brilijantni softver testeri od kojih se može naučiti mnogo.
Sve ovo zvuči kao model koji bi mogao da se primeni i u Srbiji, a koji bi doneo velike benefite u procesu edukacije potencijalno budućih stručnjaka iz sve više važne i rastuće oblasti mašinskog učenja i veštačke inteligencije.
Želiš da podeliš svoje mišljenje o ovoj temi? Komentari su otvoreni na našoj Facebook i LinkedIn stranici!